原创 让你更懂AI的 2025-09-11 23:45 北京
三大范式 × 三类证据，全景解读大模型的隐藏思维
大语言模型（LLMs）的“聪明与否”，很大程度上表现在它们能否真正完成复杂推理。过去，研究者常依赖显式链式推理（Chain-of-Thought，CoT），让模型逐步写出思考过程，虽然可解释，但输出冗长、计算开销高。
近两年兴起的隐式推理（Implicit Reasoning），则把推理过程隐藏在模型内部，相当于模型在“静默思考”，既提升了效率，又带来了新的理解和挑战。
近日，港科大（广州）DIGAI Lab 团队联合多所高校发布了全景综述，从技术范式、实证证据、评测基准与未来方向等多个维度，系统梳理了隐式推理的研究进展，为这一新兴领域勾勒出完整的知识架构。
论文标题：
Implicit Reasoning in Large Language Models: A Comprehensive Survey
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2509.02350
论文仓库：
https://github.com/digailab/awesome-llm-implicit-reasoning
发文单位：
香港科技大学（广州），吉林大学，香港中文大学，耶鲁大学
背景与动机
近年来，大语言模型（LLMs）在数学推理、问答和复杂决策等任务上表现惊人，推理能力也逐渐成为衡量模型“智能水平”的关键指标。
过去常用的显式推理（Explicit Reasoning），如 Chain-of-Thought，会让模型逐步写出中间步骤，虽然易于理解，但生成过程冗长、计算成本高。最近，研究者们开始关注另一种更高效的方式——隐式推理（Implicit Reasoning）。
该综述构建了一个系统化框架，从技术范式（潜在优化、信号引导、层递归）、存在证据（结构、行为、表示）、评测基准以及挑战与未来方向四个维度，对隐式推理的研究现状进行了全面分类与梳理。
显式推理 vs. 隐式推理
要理解隐式推理，首先要看一看它和显式推理的差别。
显式推理（Explicit Reasoning）：模型会在自然语言中逐步写出推理链条（比如 “Step 1… Step 2…”），优点是清晰、可解释，但代价是生成过程冗长、推理速度慢。
隐式推理（Implicit Reasoning）：模型把推理过程“藏”在内部潜在结构和动态计算里，不再输出中间步骤。这样做能够提升效率，探索推理的多样性，但缺点是过程不透明。
正是这种对比，让隐式推理显得格外有研究价值：如何在保证高效的同时，真正理解、激发模型内部的“静默思考”？
技术范式
这篇综述对现有隐式推理方法进行了系统梳理，并从技术范式（Technical Paradigms）的角度加以归纳。现有工作整体上可以分为三大类，每一类包含若干具体方向：
1. 潜在优化（Latent Optimization）
这类方法的核心是在不输出中间文本的情况下，直接对模型的内部表示进行调整和优化，使推理在潜在单元上连续完成。根据优化目标的粒度不同，可以分为三类：token 级、轨迹级和内部状态级。这种划分展示了模型在不同潜在层面实现和控制推理的方式。
（1）Token-Level：在 token 粒度上进行操作，例如插入特殊 latent token，或调整 token 表示来调控推理过程。
（2）Trajectory-Level：以推理步骤为基本单位进行建模与优化，例如通过语义锚定、效率自适应、逐步精炼、多样化探索等方式调控推理过程。
（3）Internal-State-Level：以内部状态为作用对象，例如通过知识蒸馏、门控机制、隐式记忆或后验推断等方式，来引导和调控隐式推理过程。
综上所述，潜在优化方法通过在不同粒度上对推理进行压缩与调控，把显式的推理链转化为潜在空间中的紧凑表示。这类方法既降低了生成开销，又在很大程度上保留了推理语义，为隐式推理提供了一条高效而灵活的实现路径，也为未来探索效率与解释性的统一提供了可能。
2. 信号引导控制（Signal-Guided Control）
通过显式或潜在的“信号”来调控推理过程，让模型在不输出中间步骤的情况下分配更多内部计算资源。信号既可以是外部显式 token，也可以是内部潜在变量：
单一类型的信号（Single-Type Signal）：依靠一种统一的控制信号来调控推理，例如插入特殊 token（thinking、pause、planning、filler token 等），或在潜在空间中加入单一控制向量（如 LatentSeek）。这些信号可以在训练时固定，也可以在推理时动态调整。
多重类型的信号（Multi-Type Signal）：同时结合多种控制信号，分别管控不同的推理环节。例如 Memory & Reasoning 用不同 token 分别调控记忆检索和逻辑推理，Thinkless 通过 ⟨short⟩ 与 ⟨think⟩ token 控制短推理或长推理路径。
这类方法为隐式推理提供了一个“控制面板”，让研究者可以更好地引导和管控模型的内部计算。
3. 层循环执行（Layer-Recurrent Execution）
这一类方法把 Transformer 的层级结构看作循环计算单元，让推理在层与层之间反复展开，相当于在模型内部“循环思考”。这样一来，模型可以在不增加参数的情况下，像显式推理那样模拟多步推理链。
现有工作大多采用循环结构、动态深度或对齐机制，在保证参数效率的同时，为模型提供更强的长链推理和跨任务泛化能力。
整体来看，这类方法强调 LLM 的深层结构本身可能就是隐式推理的“引擎”，通过循环与递归计算来支撑复杂任务中的多步思考，并在长链推理和跨任务泛化上展现潜力。
隐式推理存在的证据
隐式推理的提出并不是凭空假设。研究者们已经从多个角度找到了它存在的迹象，这些证据主要来自三方面：
1. 结构证据（Layer-wise Structural Evidence）
研究表明，隐式推理在模型层级结构中已有迹象：中间层激活即可近似最终答案，说明推理往往在深层之前就已完成；不同层次还能分工协作，将复杂任务逐步拆解执行；理论上，模型内部甚至可并行保留多条潜在推理路径，以“叠加”方式完成复杂计算。
这些发现共同揭示 Transformer 的层级结构可能天然蕴含隐式推理能力。
2. 行为证据（Behavioral Signatures）
也有研究从模型可观察到的行为上，证明隐式推理的存在，例如，模型在过拟合后的长期训练中会突然“觉醒”，在解题时可能出现“跳步推理（step skipping）”，或者出现“推理跳跃（reasoning leap）”等特征，这些现象都表明，推理并不总是依赖显式输出。
3. 表示证据（Representation-Based Analysis）
研究者们通过探针（probing）、激活干预（intervention）、反向工程等方法，发现模型的隐藏表示中蕴含推理痕迹：注意力模式里隐式编码了推理树；推理模式编码在网络权重和激活中，甚至能在不依赖显式提示的情况下诱发出推理过程。这些结果表明，隐式推理可能真实存在于模型的内部表征之中。
三类证据相互补充，共同支持了一个重要观点：即使隐式推理的模型表面上保持沉默，它的内部仍可能在进行复杂的多步推理。
评测与基准
1. 评价指标（Metrics）
当前研究主要从四个角度来评估隐式推理：
答案正确性（Answer Correctness）：最终答案是否正确，如准确率、Pass@k。
效率表现（Resource Efficiency）：推理时间、输出长度和计算资源开销，突出隐式推理的在效率方面的优势。
底层语言建模能力（Perplexity，PPL）：用困惑度（Perplexity）等指标反映基本语言基础能力，这是推理的底座。
内部可解释性（Probing Accuracy）：借助探针等方法，间接验证模型是否真的在内部执行了多步推理。
2. 基准数据集（Benchmarks）
（1）通识与常识推理（General Knowledge and Commonsense Reasoning）：测试模型对日常知识和通识科学的掌握。
（2）数学与编程推理（Mathematics and Programming Reasoning）：考察模型精确推理、符号推理和计算的能力。
（3）语言建模与阅读理解（Language Modeling and Reading Comprehension）：关注模型基本的语言建模能力和对文本的理解、推理能力。
（4）多跳与多学科问答（Multi-hop and Multidisciplinary Question Answering）：需要模型对多领域、多层级信息进行整合。
（5）多模态推理（Multi-modal Reasoning）：结合文本、图像等多模态信息完成复杂推理，评估视觉语言模型的推理能力。
整体来看，隐式推理的评测体系仍处于早期阶段，目前还缺少专门为其设计的大规模基准。这也是未来研究亟需突破的方向之一。
挑战与未来方向
隐式推理仍处于早期阶段，主要面临六大挑战：
1. 可解释性不足
推理过程不可见，难以确认模型是否真的在“思考”。未来需要发展专门的可视化、因果干预等方法来揭示内部机制。
2. 缺乏控制与可靠性
当模型出错时往往没有提示，在高风险场景中难以部署。未来应探索可控推理机制、置信度评估，以及支持可验证或可干预的混合策略。
3. 性能落后于显式方法
在复杂任务上，隐式推理的准确率仍低于显式推理。未来可尝试“隐式 + 验证”的混合方式，或引入更贴合隐式轨迹的训练目标。
4. 评测标准缺失
现有研究使用的数据和指标差异较大，结果难以比较。未来亟需建立统一的隐式推理基准和评测协议，涵盖内部一致性、公平性比较、深度和鲁棒性等维度。
5. 架构与泛化受限
许多方法依赖特定模块或小规模实验，不易扩展到更大模型。未来应探索架构无关的通用设计，并在大规模模型上系统验证隐式推理的能力。。
6. 依赖显式监督
当前方法多依赖显式推理链来训练，导致成本高、扩展性差。未来值得研究直接作用于潜在轨迹的监督方式，如隐式一致性约束、自验证目标或无监督结构发现。
结束语
隐式推理为理解大语言模型的内部计算机制提供了全新视角，它突破了显式推理冗长、低效的限制，使推理能够在潜在空间中“静默完成”。从技术范式到存在证据，再到评测方法与未来挑战，隐式推理的研究图景逐渐清晰。
随着探索不断深入，它有望成长为下一代大模型推理机制的重要范式，并推动 LLM 在效率、泛化与智能水平上的全面跃升。
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