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REST：基于表示监督的潜递归LLM思维训练目标
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AI 综述
2026-09-30，arXiv发表Principled Thoughts for Latent Recursive LLM Systems，提出REST（REpresentation-Supervised Thoughts）。该方法在仅用交叉熵监督最终解码答案的训练基础上，增加因果性、最小性、可分离性和稳定性四个可微分损失。在数学、科学、医学和代码生成等7个基准上，相同训练数据、计算量和隐空间预算下，REST比纯CE训练准确率最高提升7.5个百分点，收敛速度提升30%。隐状态思考更易解码和解释，且无需推理时架构改动或额外参数。
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最新进展9月30日 12:00
REST方法在7个基准上准确率最高提升7.5个百分点、收敛速度提升30%，且无需推理时改动。报道时间线
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9月30日
- arXiv · Artificial IntelligencePrincipled Thoughts for Latent Recursive LLM Systems
REST（REpresentation-Supervised Thoughts）在仅用交叉熵（CE）监督最终解码答案的训练基础上，增加因果性、最小性、可分离性和稳定性四个可微分损失。跨数学、科学、医学和代码生成 7 个基准，相同训练数据、计算量和隐空间预算下，REST 比纯 CE 训练准确率最高提升 7.5 个百分点，收敛速度提升 30%。隐状态思考更易解码和解释，且无需推理时架构改动或额外参数。
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