关于潜在递归 LLM 系统的原则性思考

英文标题：Principled Thoughts for Latent Recursive LLM Systems

这篇 arXiv 论文探讨了潜在递归大型语言模型（LLM）系统的原则性设计问题。其核心设想是，模型可在连续的隐藏状态空间中进行推理，而非始终依赖已解码的文本。隐藏状态既可以由模型自身递归处理，也可以在多个 Agent 之间传递。训练信号则主要监督最终解码答案的交叉熵（CE），这一方向可能为提升多步推理效率和 Agent 协作能力提供新的系统设计思路。

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