Stanford 与 Together AI 推出 HybridAgent：潜空间思考+文本行动，提速 2.6 倍省 56% token
AccBalanced · x · 2026-10-15
Stanford 与 Together AI 等机构发布《Hybrid Reasoning Agents》论文。当前 LLM 智能体把每步推理都写成文本 token，慢且贵；纯潜空间推理快但无法调用工具、人类不可读。HybridAgent 通过轻量 HybridLink 适配器把模型内部状态回喂为下一步输入，使其能在隐藏向量中「默想」，仅在工具调用和关键决策时切回文本模式，且沉默步骤仍可解码为可读文字；配合 HybridSFT/HybridRL 后训练与跨轮次记忆，任何标准预训练 LLM 都可改造为 HybridAgent。
- 在覆盖数学、科学、医学、搜索与智能体推理的 11 项基准、3 种模型规模上，较前沿文本与潜空间方法平均提升 10.4%
- token 减少 35.5%54.7%，推理加速 1.82.6 倍，成本降低 2.73.7 倍
- GAIA 上 14B 版本得 52.4 分，高于同模型纯文本 ARPO 训练的 43.7 分，速度快 2.1 倍
代码已开源：github.com/togethercomputer/HybridAgent
所属事件:HybridAgent：潜空间思考、文本行动的混合推理智能体(6 条相关)→
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