日读论文: https://t.co/5XxjY9VT83 The Latent Space: Foundation, Evolution, Mechanism, Ability, and Out...
该综述提出LLM进化下一阶段是摆脱token级思考枷锁,让模型在连续向量空间(latent space)中直接推理,实现更省、更准、更快的‘机器原生思考’。
入选理由:模型边想边写本质是向量↔离散token反复转换,造成冗余、瓶颈、低效与语义流失
论文
也叫:latent space survey、2604.02029
2026年arXiv综述论文,系统构建latent space推理的分类学框架。
最近变化
2026-05-03 · 模型边想边写本质是向量↔离散token反复转换,造成冗余、瓶颈、低效与语义流失
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该综述提出LLM进化下一阶段是摆脱token级思考枷锁,让模型在连续向量空间(latent space)中直接推理,实现更省、更准、更快的‘机器原生思考’。
入选理由:模型边想边写本质是向量↔离散token反复转换,造成冗余、瓶颈、低效与语义流失
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