CoTS：训练无关的潜空间推理框架，按token竞争性选择
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CoTS：训练无关的潜空间推理框架，按token竞争性选择
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AI 综述
Jie Yu等作者在arXiv发布CoTS论文，提出一种无需训练的潜空间推理框架CoTS（Competitive Token Selection），将潜在干预从二元的模式选择改为token级的连续分配：在每个推理步骤用最可能候选与次可能候选的概率竞争，动态平衡离散token与软表示的贡献。 论文摘要称，该方法不需要手动调节切换阈值或混合系数，也不增加额外前向计算，并在六个推理基准上优于标准CoT和现有先进的训练无关潜在推理方法。代码已发布于GitHub（OkinoYu/CoTSReasoning）。以上为摘要声称的结果，本站未核验全文。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月16日 12:00
CoTS：通过竞争性 token 选择实现大语言模型潜在推理报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月16日
- arXiv · cs.AICoTS：通过竞争性 token 选择实现大语言模型潜在推理
CoTS是一种无需训练的框架，通过最可能候选与次可能候选的概率竞争，在每个推理步骤动态平衡离散 token 与软表示的贡献。摘要称，该方法无需手动切换阈值或混合系数，也不增加额外前向计算，并在六个推理基准上优于标准 CoT 和现有先进训练无关潜在推理方法；代码已发布至 https://github.com/OkinoYu/CoTSReasoning。
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