A*-Thought-V2：通过 LLM 几何动力学实现高效潜在推理
A*-Thought-V2: Efficient Latent Reasoning via Geometric Dynamics of LLM
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AI 导读
A*-Thought-V2 提出一种基于 LLM 几何动力学的框架，将 CoT 建模为隐藏状态轨迹，用显式-隐式交错潜在架构替代硬删除。在 Qwen3.5-9B 和 Qwen3.6-27B 上，六个基准测试平均准确率最高提升 2.6%，响应长度最多减半，单位计算准确率提升 2.29 倍，预处理和训练时间分别减少 94.6% 和最高 80.3%。
来源：Hugging Face Daily Papers · arxiv.org