原贴链接

一篇新的论文表明，大型语言模型（LLMs）能够在潜在空间中“思考”，有效地将内部推理与可见的上下文标记分离开来。这一突破表明，即使是较小的模型也能在不依赖大量上下文窗口的情况下实现显著的性能。论文链接：https://huggingface.co/papers/2502.05171

讨论总结

该讨论围绕一篇关于LLMs能在潜在空间“思考”的论文展开。大家从不同角度探讨这一成果，包括与其他研究的关系、模型特性、对人类的影响、潜在风险等，既有对这一概念和成果的好奇、期待与赞同，也有怀疑、否定的声音，整体讨论氛围热烈且话题广泛。

主要观点

  1. 👍 LLMs在潜在空间内思考可节省上下文窗口空间并让小模型高效智能
    • 支持理由：新的理念使语言模型无需在上下文窗口展示思考过程，使小模型也能高效智能。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 AI在潜在空间思考和推理难以被人类知晓，可能存在暗中谋划统治世界的风险
    • 正方观点：若LLMs能在潜在空间思考且进行难以用言语表达的推理，人类将无法知晓其是否有不良企图。
    • 反方观点：当前模型在可解释性人工智能（XAI）和对齐研究方面已存在类似问题，人类还未准备好应对，但也不一定就意味着会统治世界。
  3. 💡 新论文突破在于思考空间的转变而非性能提升
    • 解释：从在代价高昂的标记空间“思考”转变为在无需将潜在空间表现转换为人类可读标记的空间中思考。
  4. 💡 认为“Latent space”术语在此处被过度使用，文中循环模型有扩展性挑战
    • 解释：评论者从模型结构和术语使用合理性角度出发，对论文提出质疑。
  5. 💡 强化学习在思维链类型推理方面已被证明有效，希望应用到LLMs在潜在空间“思考”的突破上
    • 解释：评论者看到两者结合可能带来的潜在价值。

金句与有趣评论

  1. “😂 tehbangere：You know how models like deepseek r1, o1 and o3 mini "think" before responding to your input? They do so by outputting tokens, it helps them reason through your input, and then they respond. They "think" out loud. By doing so, they are occupying space in the context window, which is limited (the "memory" of the conversation). This new idea lets language models do all their thinking inside their "heads" (in latent space) instead of writing out every step.”
    • 亮点：以通俗易懂的方式解释了LLMs在潜在空间思考的意义。
  2. “🤔 hotroaches4liferz：So it can think in this latent space and perform types of reasoning "that are not easily represented in words." so it’s literally impossible for us to know if the ai is secretly plotting world domination?”
    • 亮点：提出AI在潜在空间思考可能带来的极端风险，引发深度思考。
  3. “👀 Cz1975：As long as it doesn’t get the nuclear launch codes, we’ll probably be fine. I don’t know why people always (for centuries) have this type of doomsday reactions. They’re irrational.”
    • 亮点：用一种诙谐且直白的方式看待AI风险问题。
  4. “😎 LelouchZer12: I’m pretty sure reasoning in latent space instead of output token has already been done, but still this is an intersesting paper.”
    • 亮点：对论文成果的新颖性提出自己的看法。
  5. “🤨 glensnuub: I think this is where we need to draw the line. For actual public release? No, we should keep it in human readable text. Otherwise how do we trust it”
    • 亮点：从信任角度看待LLMs在潜在空间思考的应用界限。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有积极正面的情感，如对新研究成果表示期待、认可和好奇；也有消极负面的情感，如对成果的怀疑、否定，担忧其带来的风险。主要分歧点在于对LLMs在潜在空间“思考”这一成果的评价，包括对其原创性、实用性、安全性等方面的看法。可能的原因是大家从不同的专业背景、关注重点出发，例如有的从技术角度认为这是一个合理的发展方向，而有的从人类安全、社会影响等角度则表示担忧。

趋势与预测

  • 新兴话题：将强化学习应用到LLMs在潜在空间“思考”上、如何让LLMs在空闲周期进行更多操作、如何理解LLMs在潜在空间的思考过程等可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果LLMs真的能够在潜在空间有效“思考”，可能对人工智能的发展模式、人类与AI的关系、人工智能在各领域的应用方式等产生影响，也可能引发更多关于人工智能安全性、可解释性等方面的研究。

详细内容：

标题：Reddit 热议新论文：LLM 在潜在空间的“思考”模式

近日，Reddit 上一篇关于语言模型（LLM）能够在潜在空间“思考”的讨论引起了广泛关注。原帖提供了相关论文的链接：https://huggingface.co/papers/2502.05171 ，该话题获得了众多用户的积极参与，评论数众多，大家围绕这一突破性的发现展开了热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在 LLM 在潜在空间思考的方式、其与传统输出令牌方式的区别，以及这种模式可能带来的影响。有人认为这使得模型能够捕捉难以用语言表述的推理类型，从而提升性能；但也有人担忧这会让模型的行为更难以审计和理解。

比如，[florinandrei]表示当前的模型虽有快速系统，但还未很好地实现缓慢系统，这与人们的预期相反。[richard_h87]则好奇“代理”是否能成为缓慢思考的部分，并思考其在不同领域的应用。[Nabushika]分享了与同事和家人交流的发现，程序员似乎在某种“潜在代码空间”中思考，而其他人则更多依赖内部独白。

对于 LLM 在潜在空间思考这一概念，观点各异。[hotroaches4liferz]担忧这可能导致我们无法知晓 AI 是否在秘密策划，而[Cuplike]则认为 LLM 并非真正的智能，只是对训练数据的复述。

有趣的观点也层出不穷。[prumf]觉得即使试图重新创造智能，它依然会演化出说谎，十分有趣。[Interesting8547]认为如果模型能直接利用潜在空间推理，将带来更快的进步。

总之，这一话题引发了关于 LLM 潜在空间思考的深度探讨，涉及到模型的智能本质、潜在的风险和未来的发展方向等诸多方面，展现了人们对于这一前沿研究的关注和思考。