arXiv cs.CV· Zhaoyang Wei, Bowen Jiang, Yanchao Hao, Wenchao Ding, Zheng Wei, Shaocheng Wu, Zhenjun Han, Jianbin Jiao·· 4 小时前AI 评分29
CALR：用 Render-of-Thought 压缩实现连续锚定潜在推理
CALR: Continuous Anchored Latent Reasoning via Render-of-Thought Compression
AI 导读
CALR 通过功能性锚定连接潜在状态的形成与答案使用，使连续潜在推理既依赖潜在状态又保留问题特定推理内容。它以信息均衡压缩得到参考潜在状态，将答案监督经中间状态路由，用推导级语义锚定约束解码内容，并以并行到自回归的课程学习顺序推理。在 5 个数学推理基准上，同等预算下 CALR 比可比的连续潜在推理方法提升 26.0 个百分点。
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