【第465期】AI如何“心算”：隐性推理三大范式

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。

今天的主题是：

Implicit Reasoning in Large Language Models: A Comprehensive Survey

Summary

大型语言模型（LLMs）已经在广泛任务上展现出强大的泛化能力。利用 LLMs 进行推理对于解决多步骤问题和复杂决策至关重要。为了支持高效推理，近期研究已从显式的思维链提示转向隐式推理，在隐式推理中，推理过程通过潜在结构在内部静默地发生，而不输出中间的文本步骤。隐式推理带来了诸多优势，包括更低的生成成本、更快的推理速度，以及与内部计算更好的对齐。尽管先前的综述已在推理背景下讨论过潜在表示，但尚缺乏对推理如何在 LLMs 内部展开的专门化、机制层面的系统考察。本综述通过引入一个以执行范式为核心的分类体系填补了这一空白，将关注点从表示形式转移到计算策略上。我们根据 内部计算如何以及在何处展开 将现有方法组织为三类执行范式：潜在优化、信号引导控制和层级循环执行。我们还回顾了支持 LLMs 中存在隐式推理的结构性、行为性和基于表示的证据。此外，我们提供了对现有工作中用于评估隐式推理的有效性与可靠性的评价指标和基准的系统性概述。我们在以下地址持续更新该项目：this https URL.

原文链接：https://arxiv.org/abs/2509.02350