Is continuous CoT better suited for multi-lingual reasoning?
作者: Ali Hamza Bashir, Behzad Shomali, Markus Frey, Mehdi Ali, Rafet Sifa, David Berghaus
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2026-03-09
备注: Accepted at the ICLR latent reasoning workshop
💡 一句话要点
连续CoT提升多语言推理能力，尤其在低资源和零样本场景下表现突出
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多语言推理 连续思维链 低资源语言 零样本学习 CODI框架
📋 核心要点
- 现有显式思维链方法在多语言推理中面临挑战，尤其是在低资源语言和零样本场景下。
- 论文提出利用连续潜在空间进行推理，通过CODI框架实现连续思维链，提升语言不变性。
- 实验表明，连续推理在低资源语言上显著优于显式推理，并能有效压缩推理轨迹。
📝 摘要（中文）
本文研究了在连续潜在空间中进行推理是否能带来更强大的多语言能力。作者将连续思维链（Continuous Chain-of-Thought，使用CODI框架）与标准监督微调在五种类型学上不同的语言（英语、中文、德语、法语和乌尔都语）上进行了比较。在GSM8k和CommonsenseQA上的实验表明，连续推理在低资源语言上显著优于显式推理，尤其是在训练期间未见过目标语言的零样本设置中。此外，该方法实现了极高的效率，将推理轨迹压缩了约29倍至50倍。这些发现表明，连续潜在表示自然地表现出更大的语言不变性，为跨语言推理提供了一种可扩展的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多语言推理中，尤其是在低资源语言和零样本场景下，现有显式思维链方法表现不佳的问题。现有方法依赖于特定语言的显式推理步骤，难以泛化到其他语言，尤其是在缺乏训练数据的情况下。这限制了模型在跨语言环境中的应用。
核心思路：论文的核心思路是利用连续潜在空间来表示推理过程，而非显式的语言步骤。通过将推理过程编码到连续的向量空间中，模型可以学习到语言不变的推理模式，从而更好地泛化到不同的语言。这种方法旨在减少对特定语言的依赖，提高跨语言推理的鲁棒性。
技术框架：论文采用CODI框架来实现连续思维链。整体流程大致如下：首先，将输入问题编码到连续潜在空间中。然后，在潜在空间中进行连续的推理步骤，每一步都基于前一步的结果进行更新。最后，将潜在空间的推理结果解码为最终答案。该框架允许模型在没有显式语言步骤的情况下进行推理。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于使用连续潜在空间进行推理，从而实现语言不变性。与传统的显式思维链方法不同，该方法不依赖于特定语言的推理步骤，而是学习一种通用的推理模式，可以应用于多种语言。这种方法可以有效解决低资源语言和零样本场景下的推理问题。
关键设计：论文的关键设计包括：使用Transformer模型进行编码和解码，将问题和答案映射到连续潜在空间；设计连续推理模块，在潜在空间中进行推理步骤；采用对比学习损失函数，鼓励模型学习语言不变的推理表示。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，连续推理在GSM8k和CommonsenseQA数据集上，尤其是在低资源语言（如乌尔都语）和零样本设置下，显著优于显式推理。此外，该方法能够将推理轨迹压缩29到50倍，极大地提高了效率。这些结果表明，连续潜在表示能够有效地学习语言不变的推理模式。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多语言智能客服、跨语言信息检索、机器翻译等领域。通过提升模型在低资源语言上的推理能力，可以更好地服务于全球用户，促进不同语言文化之间的交流。未来，该方法有望应用于更复杂的跨语言推理任务，例如多语言知识图谱推理和跨语言对话生成。
📄 摘要（原文）
We investigate whether performing reasoning in a continuous latent space leads to more robust multilingual capabilities. We compare Continuous Chain-of-Thought (using the CODI framework) against standard supervised fine-tuning across five typologically diverse languages: English, Chinese, German, French, and Urdu. Our experiments on GSM8k and CommonsenseQA demonstrate that continuous reasoning significantly outperforms explicit reasoning on low-resource languages, particularly in zero-shot settings where the target language was not seen during training. Additionally, this approach achieves extreme efficiency, compressing reasoning traces by approximately $29\times$ to $50\times$. These findings indicate that continuous latent representations naturally exhibit greater language invariance, offering a scalable solution for cross-lingual reasoning.