ReGuLaR: Variational Latent Reasoning Guided by Rendered Chain-of-Thought

📄 arXiv: 2601.23184v1 📥 PDF

作者: Fanmeng Wang, Haotian Liu, Guojiang Zhao, Hongteng Xu, Zhifeng Gao

分类: cs.CL

发布日期: 2026-01-30

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ReGuLaR，利用渲染的思维链指导变分隐空间推理，提升计算效率和推理效果。

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

关键词: 隐空间推理 思维链 变分自编码器 多模态学习 视觉语义表示 计算效率 知识蒸馏

📋 核心要点

  1. 现有CoT方法计算冗余大，隐空间推理方法缺乏有效的压缩指导，导致性能下降。
  2. ReGuLaR通过渲染CoT推理链为图像，提取视觉语义信息来正则化隐空间，指导有效压缩。
  3. 实验表明，ReGuLaR在效率和效果上超越现有隐空间推理方法，甚至优于CoT。

📝 摘要（中文）

思维链(CoT)显著提升了大型语言模型(LLM)的性能，但显式的推理链引入了大量的计算冗余。近期的隐空间推理方法试图通过将推理过程压缩到隐空间来缓解这个问题，但由于缺乏适当的压缩指导，常常遭受严重的性能下降。本文提出了渲染CoT指导的变分隐空间推理(ReGuLaR)，一个简单而新颖的隐空间学习范式，解决了这个问题。从根本上讲，我们将隐空间推理构建在变分自编码器(VAE)框架内，从以先前状态为条件的后验分布中采样当前的隐空间推理状态。具体来说，在学习这个变分隐空间推理模型时，我们将显式的推理链渲染成图像，从中提取密集的视觉语义表示来正则化后验分布，从而以最小的信息损失实现高效的压缩。大量的实验表明，ReGuLaR在计算效率和推理有效性方面都显著优于现有的隐空间推理方法，甚至通过多模态推理超越了CoT，为隐空间推理提供了一个新的、有见地的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型中思维链推理计算冗余的问题，并克服现有隐空间推理方法因缺乏有效指导而导致的性能下降。现有方法要么计算成本高昂，要么推理能力不足。

核心思路：论文的核心思路是将显式的思维链推理过程渲染成图像，利用图像中蕴含的视觉语义信息来指导隐空间推理模型的学习。通过这种方式，模型可以在隐空间中进行高效的推理，同时保持较高的推理准确性。

技术框架：ReGuLaR基于变分自编码器(VAE)框架。整体流程如下：1) 使用CoT生成显式推理链；2) 将推理链渲染成图像；3) 使用VAE学习隐空间表示，其中后验分布受到渲染图像的视觉语义信息的正则化；4) 在推理阶段，从学习到的隐空间中进行推理。主要模块包括：CoT推理模块、渲染模块、VAE模块和视觉语义提取模块。

关键创新：关键创新在于利用渲染的思维链图像来指导隐空间推理模型的学习。这种方法将显式的推理过程转化为视觉信息，从而可以更有效地正则化隐空间，避免信息损失。与现有隐空间推理方法相比，ReGuLaR能够更好地平衡计算效率和推理准确性。

关键设计：关键设计包括：1) 如何将CoT推理链渲染成图像，例如使用文本渲染引擎；2) 如何提取渲染图像的视觉语义信息，例如使用预训练的视觉模型；3) 如何将视觉语义信息融入到VAE的后验分布中，例如通过添加正则化项。损失函数通常包括VAE的重构损失和KL散度损失，以及一个基于视觉语义信息的正则化损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ReGuLaR在计算效率和推理有效性方面都显著优于现有的隐空间推理方法。在多个基准测试中，ReGuLaR不仅实现了更高的准确率，而且显著降低了计算成本。更令人印象深刻的是，ReGuLaR甚至通过多模态推理超越了CoT方法，证明了其强大的推理能力。

🎯 应用场景

ReGuLaR具有广泛的应用前景，可以应用于需要高效推理的场景，例如对话系统、问答系统和机器人控制。通过在隐空间中进行推理，可以显著降低计算成本，提高系统的响应速度。此外，该方法还可以用于知识蒸馏，将大型语言模型的推理能力迁移到小型模型中。

📄 摘要（原文）

While Chain-of-Thought (CoT) significantly enhances the performance of Large Language Models (LLMs), explicit reasoning chains introduce substantial computational redundancy. Recent latent reasoning methods attempt to mitigate this by compressing reasoning processes into latent space, but often suffer from severe performance degradation due to the lack of appropriate compression guidance. In this study, we propose Rendered CoT-Guided variational Latent Reasoning (ReGuLaR), a simple yet novel latent learning paradigm resolving this issue. Fundamentally, we formulate latent reasoning within the Variational Auto-Encoding (VAE) framework, sampling the current latent reasoning state from the posterior distribution conditioned on previous ones. Specifically, when learning this variational latent reasoning model, we render explicit reasoning chains as images, from which we extract dense visual-semantic representations to regularize the posterior distribution, thereby achieving efficient compression with minimal information loss. Extensive experiments demonstrate that ReGuLaR significantly outperforms existing latent reasoning methods across both computational efficiency and reasoning effectiveness, and even surpasses CoT through multi-modal reasoning, providing a new and insightful solution to latent reasoning. Code: https://github.com/FanmengWang/ReGuLaR.