Sep-Latent：用分隔符锚点实现隐式推理压缩
原文标题：Sep-Latent: Separator Tokens as Natural Compression Anchors for Implicit Reasoning
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论文提出Sep-Latent自适应隐式推理框架，以分隔符token作为结构语义锚点，通过注意力衰减机制压缩推理逻辑，并用多层蒸馏对齐显式与隐式路径。在GSM8k-Aug上以平均5.4个token达到56.8%准确率，优于固定长度隐式方法。
- 问题
- 显式思维链推理 token 开销大，现有隐式推理固定长度且易表征坍缩。
- 方法
- 用分隔符 token 作语义锚点，配合注意力衰减压缩推理，多层蒸馏对齐显式与隐式路径并自适应终止。
- 结果
- GSM8k-Aug 上平均仅 5.4 个 token 达 56.8% 准确率，优于固定长度隐式方法
- 影响
- 大幅降低推理 token 成本，对推理服务的延迟与费用优化有直接参考价值。
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