斯坦福等推出 HybridAgents:潜在空间推理+文本行动,性能升 10.4%、省 2.7-3.7 倍成本
omarsar0 · x · 2026-10-15
Stanford、Together AI、UIUC、Meta 等发布 Hybrid Reasoning Agents 论文,让 LLM agent 在潜在空间内部推理,仅在调用工具或输出答案时切换到文本。
核心设计:
- HybridLink:轻量模块,把末层隐状态映射回输入嵌入空间,实现文本模式与潜在模式间的无缝切换,潜在思考步骤仍可被检查
- 工作记忆:跨多轮保持混合上下文,工具调用保持纯文本
- 两阶段训练:HybridFT(SFT)教会模型配合 HybridLink 生成,HybridRL(RL)学会何时潜在思考、何时用文本行动
结果:在数学、科学、医学、搜索、agentic 推理的 11 个 benchmark、3 个模型规模上,较前沿 LLM agent 与 agent 框架性能提升 10.4%,token 减少 35.5%-64.7%,推理快 1.8-2.6 倍,成本省 2.7-3.7 倍。代码开源: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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