思维链

在 LLM 时代，思维链（CoT）已成为解锁模型复杂推理能力的关键技术。然而，CoT 的冗长问题一直困扰着研究者——生成大量的中间推理文本步骤，带来了巨大的计算开销和显存占用，严重制约了推理效率。 为了解决这个问题，研究界近期尝试了「隐式 CoT」（Implicit CoT），即让模型在内部隐状态中完成推理，而不输出具体文本。这种方法虽然速度快，却是一个「黑…

随着多模态大语言模型（MLLM）的飞速发展，“Thinking with Images”范式已在图像理解和推理任务上取得了革命性突破——模型不再是被动接收视觉信息，而是学会了主动定位与思考。 然而，当面对包含复杂时序依赖与动态叙事的视频推理任务时，这一能力尚未得到有效延伸。现有的视频推理方法往往受限于对外部工具的依赖或预设的提示词策略，难以让模型内生出对时间…