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研究团队提出大模型免训练隐式推理框架CoTS
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AI 综述
2026年10月16日，研究者在 arXiv 发布免训练大语言模型隐式推理框架 CoTS（Competitive Token Selection）。该框架基于前两个候选 token 的概率竞争程度，在 token 级别动态平衡离散确定性与软表示探索；当竞争加剧时，框架会自动提高软表示权重以保留潜在的替代推理路径。该方法无需人工调整阈值或混合系数，且不增加模型的前向传播次数。在 6 个推理基准上的测试结果显示，CoTS 的性能持续优于标准思维链（CoT）及现有的免训练隐式推理方法。
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最新进展10月16日 12:00
研究者提出免训练隐式推理框架 CoTS，性能持续优于标准 CoT 及现有免训练方法。报道时间线
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10月16日
- arXiv 自然语言处理用于大语言模型隐式推理的竞争性 Token 选择框架 CoTS
研究者提出了免训练框架 CoTS（Competitive Token Selection），通过前两个候选 token 的概率竞争程度在 token 级别动态平衡离散确定性与软表示探索。当竞争加剧时，框架增加软表示权重以保留潜在替代推理路径，无需人工调整阈值或混合系数，也不增加前向传播次数。在 6 个推理基准上的实验显示，CoTS 的表现持续优于标准 CoT 及现有免训练隐式推理方法。
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