CoTS：用于大语言模型潜在推理的竞争性 Token 选择

英文标题：CoTS: Competitive Token Selection for Latent Reasoning in Large Language Models

论文提出 CoTS（Competitive Token Selection），面向大语言模型中的潜在推理（latent reasoning）。该方向突破了离散思维链（Chain-of-Thought，CoT）的限制，以连续软嵌入或隐藏状态替代采样 Token，从而支持更丰富的中间表示并保留备选推理路径。原文提供的摘要在介绍这一背景后截断，未包含 CoTS 的具体方法、实验数据或性能结论。对开发者而言，这项工作关注如何在连续潜在空间中更有效地选择和组织推理 Token。

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