VITAL框架通过选择性言语化提升潜在推理准确性

摘要

研究人员提出了VITAL，一种混合推理框架，选择性地将信息性标记言语化为锚点，同时将大部分计算保持在潜在隐藏状态中。它在GPT-2上相对平均准确率提升9.6%，在Llama-3.2-1B上提升5.1%（在可比推理长度下），并在Qwen3-1.7B上以更短的推理轨迹超越了混合基线。

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