AI 与机器学习2025arxiv.org
使用隐藏思维进行高效推理
Efficient Reasoning with Hidden Thinking
进阶 · 约 45 分钟读完前置知识：思维链推理、潜空间表示、强化学习推理训练
导读
这篇论文提出“隐藏思考”（Hidden Thinking）方法，让大模型在潜空间而非显式文本中进行推理，以提升推理效率、减少冗长的思维链 token 输出。依据标题和评论，其核心是在不牺牲推理能力的前提下压缩中间思考过程。
HN 关注点：潜空间推理这一前沿方向，同时讨论其代价：隐藏思考可能牺牲安全性和可解释性，且与对齐造假等风险相关。
HN 评论精选
这几条评论里：支持 1 质疑 2 补充 1
质疑质疑隐藏思考会牺牲安全性与可解释性，并引用对齐造假研究佐证
这难道不危险吗？这种效率提升是不是以牺牲安全性和可解释性为代价的？可参考《大语言模型中的对齐造假》这篇论文及相关分析。（PS：我肯定不是专家）
byschii查看英文原文
isn't this dangerous? isn't the efficiency given at the expense of safety and interpretability? https://arxiv.org/abs/2412.14093 (Alignment faking in large language models) https://joecarlsmith.com/2024/12/18/takes-on-alignment-faking-in-large-language-models PS I m definitely not an expert
支持认为这是思维链的自然演进，关注可解释性和对 RL 推理训练的影响
我觉得这是思维链推理显而易见的下一步。期待有工作尝试把中间思考空间的 token 转换回语言，让我们仍能窥见 LLM“内心”发生了什么——如果这个过程还能映射到语言的话。我也好奇这对基于强化学习的思维链推理有何影响，因为据我理解，RL 中很多奖励机制是围绕思考过程的结构设计的。
moolimon查看英文原文
I feel like this is the obvious next step for chain of thought reasoning. Excited to see work on models that try and transform the intermediate thinking space tokens, down to language. Allowing us to still try and see what's happening inside the "mind" of the LLM, if that process is even possible to map to language anymore. I also wonder what the implications of this research are on chain of thought reasoning with reinforcement learning, since from my understanding many of the reward mechanisms set up during reinforcement learning are around the structure of thought process.
补充提出与同类工作 Coconut 的对比问题
很好奇这个方法和 Coconut 相比效果如何，后者同样利用潜空间进行推理。
scribu查看英文原文
Would be curious to know how this stacks up against Coconut [1] which also uses latent space for reasoning. [1] https://arxiv.org/abs/2412.06769
质疑认为 RL 会自发扩展语言来表达新概念，潜空间推理未必必要
最终可能根本不需要在潜空间推理。除非受人类偏好/SFT 数据约束，RL 应该会自发地为新的推理方法/新概念创造语言的新扩展。
Davidzheng查看英文原文
Probably not needed in the end to reason in latent space. Unless constrained by human preference/SFT data, RL spontaneously should create new additions to language to help with new reasoning methods/new concepts invented by the system.
相关资源
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历次讨论
- 2025Hacker News 讨论帖172 分 · 43 评
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