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本论文提出了一种有限答案理论，用于分析语言模型在输出文本之前何时对答案做出承诺。作者使用 Qwen3-4B-Instruct 演示，答案偏好在最终输出生成之前已显著稳定下来，这为理解潜在推理过程和模型内部状态提供了见解。
LatentRAG 是一个新颖的框架，将智能体 RAG 的推理与检索过程转移至连续的潜在空间，在保持与显式方法相当的性能的同时，将推理延迟降低了约 90%。
本文研究了大规模推理模型在11种语言上的多语言潜在推理能力，发现虽然存在潜在推理能力，但分布不均——在资源丰富的语言中较强，在低资源语言中较弱。研究发现，尽管表面存在差异，但内部推理机制在很大程度上与英语中心的路径保持一致。
# 论文页面 - OneVL：基于视觉语言解释的单步隐式推理与规划 来源：[https://huggingface.co/papers/2604.18486](https://huggingface.co/papers/2604.18486) 发布于 4月20日 [\#1 每日论文](https://huggingface.co/papers/date/2026-04-21) 作者：, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ## 摘要 OneVL 提出了一个统一的视觉-语言-行动框架，通过整合语言和 v