CALR：通过思维渲染压缩实现连续锚定潜在推理

英文标题：CALR: Continuous Anchored Latent Reasoning via Render-of-Thought Compression

论文提出 CALR（Continuous Anchored Latent Reasoning），一种通过“思维渲染”压缩实现连续锚定潜在推理的方法。其核心思路是将渲染后的推导过程压缩为紧凑的中间状态，以降低文本式推理带来的开销。摘要指出，视觉潜在推理方法在中间状态表示上存在差异：连续方法可避免受限于固定词表，而其他方法采用不同表示形式。该方向可能为需要兼顾推理效率与中间表示能力的 AI 系统和开发者提供新的设计思路。

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