A Formal Comparison Between Chain-of-Thought and Latent Thought

📄 arXiv: 2509.25239v1 📥 PDF

作者: Kevin Xu, Issei Sato

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-09-25

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💡 一句话要点

形式化分析揭示思维链与潜在思维在计算效率与问题解决能力上的差异

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 思维链 潜在思维 形式化分析 大型语言模型 推理范式

📋 核心要点

  1. 现有思维链（CoT）推理方法依赖于顺序生成中间步骤，计算效率较低，限制了其在复杂问题上的应用。
  2. 该论文提出形式化分析，对比CoT和潜在思维，揭示潜在思维在循环模型中能实现并行计算的优势。
  3. 研究结果表明，CoT擅长近似解决复杂问题，而潜在思维更适合需要高效并行计算的任务。

📝 摘要（中文）

思维链（CoT）通过显式生成自然语言的中间步骤来激发大型语言模型的推理能力。相比之下，循环模型中的潜在思维直接在连续潜在空间中操作，从而实现超越离散语言表示的计算。虽然这两种方法都利用了迭代计算，但它们各自的能力尚未得到充分探索。本文提出了一种形式化分析，表明循环Transformer中的潜在思维能够实现并行计算，这比CoT固有的顺序过程更有效。相反，CoT利用随机解码来近似解决精确计算难以处理的问题。这些差异揭示了深度驱动的递归更适合的任务，从而为选择推理范式提供了实践指导。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型推理方法，如思维链（CoT），通过生成中间步骤来模拟人类的推理过程。然而，CoT本质上是顺序执行的，每个步骤依赖于前一个步骤的输出，这限制了其在需要大量计算的复杂问题上的效率。此外，CoT依赖于离散的语言表示，可能无法捕捉到问题空间中的所有信息。

核心思路：该论文的核心思路是通过形式化分析，对比CoT和潜在思维（Latent Thought）两种推理范式的计算特性。潜在思维在循环模型中直接在连续潜在空间中进行操作，允许模型进行更灵活和高效的计算。通过对比这两种方法的计算效率和问题解决能力，论文旨在为选择合适的推理范式提供指导。

技术框架：论文主要通过理论分析来比较CoT和潜在思维。CoT被形式化为一种顺序计算过程，其中每个步骤的输出作为下一个步骤的输入。潜在思维则被形式化为一种在连续潜在空间中的迭代过程，允许并行计算。论文分析了两种方法的计算复杂度，并讨论了它们在不同类型问题上的适用性。

关键创新：论文的关键创新在于对CoT和潜在思维进行了形式化的比较分析，揭示了潜在思维在并行计算方面的优势。这种分析为理解不同推理范式的优缺点提供了新的视角，并为选择合适的推理方法提供了理论依据。论文还指出了CoT在近似解决复杂问题方面的优势，这补充了对两种方法的理解。

关键设计：论文主要关注理论分析，没有涉及具体的参数设置或网络结构设计。关键在于对CoT和潜在思维的计算过程进行了抽象和形式化，以便进行比较分析。CoT被建模为马尔可夫决策过程，而潜在思维被建模为在连续潜在空间中的动态系统。论文分析了这两种模型的计算复杂度，并讨论了它们在不同类型问题上的适用性。

📊 实验亮点

论文通过形式化分析证明，在循环Transformer中，潜在思维能够实现并行计算，效率高于思维链的顺序计算。同时，思维链在近似解决复杂问题方面具有优势。这些结论为选择合适的推理范式提供了理论指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于指导大型语言模型推理方法的选择，例如，在需要高效计算的场景中，可以选择基于潜在思维的循环模型；而在需要近似解决复杂问题的场景中，可以选择思维链方法。此外，该研究也为设计新的推理范式提供了理论基础。

📄 摘要（原文）

Chain-of-Thought (CoT) elicits reasoning in large language models by explicitly generating intermediate steps in natural language. In contrast, Latent Thought in looped models operates directly in the continuous latent space, enabling computation beyond discrete linguistic representations. While both approaches exploit iterative computation, their comparative capabilities remain underexplored. In this work, we present a formal analysis showing that Latent Thought in Looped Transformers enables parallel computation, which is more efficient than the inherently sequential process of CoT. In contrast, CoT leverages stochastic decoding to approximate solutions to problems where exact computation is intractable. These separations suggest the tasks for which depth-driven recursion is more suitable, thereby offering practical guidance for choosing between reasoning paradigms. Code is available at https://github.com/kevin671/cot-vs-loop.