待验证50% 置信事实精确时间
LARC（Latent Reasoning in Continuous space）是一个连续空间隐式推理框架，通过在高维隐藏状态上进行推理来缓解token级别的瓶颈。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/2
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证LARC仍处于研究阶段，其思路对统一多模态模型的推理增强具有普遍参考价值。63% 相似待验证潜空间推理让模型在隐藏状态构成的连续向量空间中完成思考，只在最终环节将结果解码为文本61% 相似待验证COCONUT（Chain of Continuous Thought）直接在连续的潜在空间中进行推理链传播，将上一步推理产生的隐藏状态直接作为下一步推理的输入，跳过隐藏状态到token再到隐藏状态的编解码循环60% 相似待验证标准向量RAG建立在分布式语义假设之上：语义相近的文本在嵌入空间中距离更近。60% 相似待验证空间—动态融合（SDF）从动态几何编码器中提取空间与时间先验，并在语义引导下选择性地将这些先验整合进VLM的中间层表示中。59% 相似
引用此条事实
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