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title: "潜在推理 (Latent Reasoning)"
created: 2026-06-17
updated: 2026-06-17
type: concept
tags: [reasoning, architecture, inference]
sources: [raw/papers/zhang-tarpo-2026.md]
confidence: high
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# 潜在推理 (Latent Reasoning)

潜在推理是一种推理范式，**将推理过程从离散 token 空间转移到连续表征空间**，克服了传统 [[chain-of-thought|思维链（CoT）]] 的信息瓶颈。

## 动机

在标准 CoT 中，高维 Transformer 隐藏状态必须在每一步坍缩为单个离散 token——这限制了推理的表达能力和信息容量。潜在推理直接在连续空间中操作这些隐藏状态，允许更丰富的推理轨迹。

## 核心机制

### 连续推理单元

潜在推理的推理步骤使用**连续向量**而非离散 token：
- **原始隐藏状态**：直接将 Transformer 最后一层的隐藏状态馈入后续步骤（如 [[coconut|COCONUT]]）
- **概率加权嵌入混合**：使用 top-k token 嵌入的 softmax 加权组合（如 [[soft-token]]）

### 推理模式

- **纯潜在推理（Pure Latent）**：所有推理步骤都在潜空间中完成，不产生中间离散 token
- **混合推理（[[hybrid-reasoning]]）**：在离散 token 生成和潜在推理之间动态切换

## 优势与挑战

**优势**：
- 更高的表达能力和信息容量
- 支持并行路径探索
- Token 效率更高（推理压缩）

**挑战**：
- **表征流形不匹配**：原始隐藏状态可能不在 token embedding 空间中
- **灾难性遗忘**：长时间连续推理可能导致信息丢失
- **确定性困境**：连续表征天然确定性，限制了 RL 策略探索——这是 [[tarpo|TARPO]] 等混合方法的切入点

## 参考

- [[tarpo|TARPO]]
- [[coconut|COCONUT]]
- [[continuous-representation|连续表征]]
- [[soft-token]]
- [[hybrid-reasoning|混合推理]]
