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OneLatent：面向基础推荐模型的隐式推理框架
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AI 综述
OneLatent 将显式思维链推理轨迹压缩为可学习隐式 token，实现 Latent-Reason-then-Answer 推理。在 Kuaishou 工业数据集和 Kuaishou LLM-Rec 基准上，SID@64 相对 Think/No-Think 变体分别提升 17.44% 和 9.33%，在线推理吞吐提升超 17 倍。该研究于 2026-09-30 发布于 arXiv Information Retrieval。
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9月30日
- arXiv · Information RetrievalOneLatent：面向基础推荐模型的隐式推理框架
OneLatent 将显式思维链推理轨迹压缩为可学习隐式 token，实现 Latent-Reason-then-Answer 推理，在 Kuaishou 工业数据集和 Kuaishou LLM-Rec 基准上，SID@64 相对 Think/No-Think 变体分别提升 17.44% 和 9.33%，在线推理吞吐提升超 17 倍。
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