KAIST 提出 TAC-CoT：隐式推理链让 Agent 准确率提升且算力省数倍
DISLab · hf · 2026-11-05
KAIST 团队在论文 TAC-CoT 中提出「工具赋能的隐式思维链」框架：用紧凑的 latent 片段替代显式推理文本，仅在工具调用处保留显式 token，从而兼顾 agent 工具交互所需的文本接口与隐式 CoT 的低开销。
- 在 Agentic Math 上，Qwen3-4B 等模型准确率提升约 5.9 分，同时前向计算量降至约 1/2.7
- Llama-3.2-1B、Qwen2.5-0.5B 上也分别有 +5.8/+5.5 分的提升，前向计算约省 2.22.5 倍
- Agentic QA 上同样取得 +2 分左右提升
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