深度递归的魔法：让语言模型在潜在空间中“思考”

🌟 引言：从人类思维到机器推理的跃迁

想象一下，你正在解一道复杂的数学题。你可能会在脑海中反复推敲，尝试不同的思路，直到找到答案。这种反复思考的过程并不总是需要纸笔记录，而是发生在你的大脑中，依赖于神经元的复杂循环活动。如今，科学家们正试图将这种“潜在空间中的推理”引入人工智能领域。

传统的语言模型（如 GPT 系列）通常通过增加参数数量或扩展上下文窗口来提升性能。然而，这种方法需要大量计算资源，且模型的推理能力依赖于显式的“链式思考”（Chain-of-Thought, CoT）训练数据。那么，是否有可能让模型像人类一样，在潜在空间中进行隐式推理，而无需专门的训练数据？本文的研究团队提出了一种全新的方法：深度递归语言模型，它通过在潜在空间中反复迭代，完成复杂的推理任务。

🧠 潜在空间中的推理：语言模型的第三条进化路径

💡 背景：为什么递归推理是突破口？

当前的大型语言模型（LLMs）主要依赖两种路径来提升性能：