在潜空间中思考，用语言解释：可自解释的潜在推理

英文标题：Think in Latent, Explain in Language: Self-Explainable Latent Reasoning

这篇新发布的 arXiv 论文提出“可自解释的潜在推理”（Self-Explainable Latent Reasoning）方向。论文指出，潜在推理通过将冗长的文本推理压缩为紧凑嵌入，相比基于文本的思维链（Chain-of-Thought，CoT）可显著提升计算效率。其核心目标是在保留潜在推理效率优势的同时，使模型能够以自然语言解释其推理过程。该方向可能有助于开发者在高效推理、结果可审计性与模型可解释性之间取得更好的平衡。

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