arXiv · cs.AI · Xiaopeng Yuan, Haibo Jin, Ye Yu, Peng Kuang, Lijun Yu, Yushun Dong, Haohan Wang · 10 小时前模型评分43
ReLAT：用测试时重建为潜空间推理补上闭环校验
Can Test-Time Reconstruction Close the Loop on Latent Reasoning?
导读
研究者提出 ReLAT（Reconstruction-Guided Latent Reasoning At Test Time），一种自监督测试时训练方法，用查询本身作参照，通过“问题→潜空间思考→问题”的可微循环优化查询重建损失，在生成答案前校验潜空间状态是否保留原问题信息。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We propose ReLAT (Reconstruction-Guided Latent Reasoning At Test Time), a self-supervised test-time training method that closes this loop using the query itself as the reference.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org