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以 DeepSeek-R1、OpenAI GPT Thinking 为代表的大型推理模型，通过长达数千 token 的「思维链」在各类复杂推理任务中展现出卓越的性能。然而，这些模型普遍存在一个核心问题，即过度思考（overthinking） ：
为了解决这一痛点，由 MBZUAI、复旦大学、中国人民大学高瓴人工智能学院以及哈佛大学联合组成的研究团队，提出了一种名为 Laser 的全新隐式视觉推理范式。该研究从认知心理学中汲取灵感，引入了 “Forest-before-Trees” 的认知机制，通过动态窗口对齐学习（DWAL），首次实现了在隐空间中维持视觉特征的 “概率叠加” 状态。
近日，哈尔滨工业大学（深圳）联合深圳河套学院、Independent Researcher提出了隐式思考模型 LRT（Latent Reasoning Tuning），通过一个轻量级的推理网络，将大模型冗长的「思维链」压缩为紧凑的隐式向量表征，一次前向计算即可完成推理，无需逐 token 生成数千字的中间推理过程。
OpenAI的最新研究揭示了一个反直觉的真相：越强大的推理模型，越管不住自己的「脑子」。在CoT-Control套件测试的13款前沿模型中，DeepSeek R1控制自身思维链的成功率仅为0.1%，Claude Sonnet 4.5也只有2.7%。
伴随多模态大模型的发展，GUI Agent正成为人机交互的新范式。
大模型的思维链越长，推理能力就越强？谷歌Say No——token数量和推理质量，真没啥正相关，因为token和token还不一样，有些纯凑数，深度思考token才真有用。新研究抛弃字数论，甩出衡量模型推理质量的全新标准DTR，专门揪模型是在真思考还是水字数。
等效参数量仅0.3B，内存占用仅600MB，更适合端侧部署还带思维链的模型来了。腾讯混元最新推出面向消费级硬件场景的“极小”模型HY-1.8B-2Bit，体量甚至比常用的一些手机应用还小。
LaST₀团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 近日，至简动力、北京大学、香港中文大学、北京人形机器人创新中心提出了一种名为LaST₀的全新隐空间推理VLA模型，在基于Transformer混
什么样的思维链，能「教会」学生更好地推理？
在 LLM 时代，思维链（ CoT）已成为解锁模型复杂推理能力的关键钥匙。然而，CoT 的冗长问题一直困扰着研究者——中间推理步骤和解码操作带来了巨大的计算开销和显存占用，严重制约了模型的推理效率。