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王莉
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猫眼影戏记者 米哈伊尔-普罗霍诺夫 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
在 LLM 时代 ，头脑链（ CoT）已成为解锁模子重大推理能力的要害钥匙。然而 ，CoT 的冗长问题一直困扰着研究者——中心推理办法息争码操作带来了重大的盘算开销和显存占用 ，严重制约了模子的推理效率。
为相识决这个问题 ，研究界近期实验了「隐式 CoT」（Implicit CoT） ，即让模子在内部隐状态中完成推理 ，而不输出详细的文本。这种要领虽然快 ，但却是个「黑盒」：我们无法知道模子究竟想了什么 ，也难以举行监视。
有什么计划既包管推理速率快 ，又使得历程可剖析 ，还无需腾贵的预训练？
针对这一挑战 ，腾讯内容效劳部 BAC 联合清华大学与北京大学 ，提出了一种名为Render-of-Thought (RoT)的新框架。RoT 的焦点头脑很是巧妙：使用多模态模子（VLM）已有的视觉编码器作为「语义锚点」 ，将文本推理办法「渲染」为图像的视觉嵌入（Visual Embeddings）。
这种要领不但将推理历程压缩到了致密的视觉潜空间中 ，还通过视觉渲染让隐式推理历程变得可剖析且可追踪。
论文问题：Render-of-Thought: Rendering Textual Chain-of-Thought as Images for Visual Latent Reasoning论文地点：https://arxiv.org/abs/2601.14750Github 地点：https://github.com/TencentBAC/RoTHuggingface地点：https://huggingface.co/collections/TencentBAC/rot
显式太慢 ，隐式太黑盒？
RoT 走出第三条路
显式 CoT (Explicit CoT)：让模子把每一步推理都写出来 ，就像学生做数学题写办法一样。天生几百个 Token 的中心办法不但费时 ，还极其消耗显存。
隐式 CoT (Implicit CoT)：模子直接在内部隐状态中举行推理 ，不输出详细文本。这种方法就像把思索历程扔进了一个「黑箱」 ，缺乏中心历程的监视。
Render-of-Thought (RoT)：另辟蹊径 ，把「思索」酿成了「作画」。使用视觉信息的高密度特征 ，将冗长的文本压缩成紧凑的视觉向量。这不但有迹可循 ，还大幅提升了推理速率。
拒绝「黑盒」：
让隐式推理「看得见、摸得着」
RoT 是一种将文本头脑链通过光学渲染（Optical Rendering）和视觉知识蒸馏转化为紧凑视觉表征的新范式。
与以往需要重新学习「推理 Token」的隐式要领差别 ，RoT 直接使用了现有 VLM（如 Qwen-VL, LLaVA）中冻结的视觉编码器。通过将 LLM 的隐状态与渲染文本的视觉嵌入对齐 ，RoT 实现了即插即用（Plug-and-Play） ，无需特另外预训练开销。渲染计划将文本推理办法转化为单行图像 ，隐空间推理要领通过投影头将 LLM 天生的隐状态与视觉特征对齐。
为了顺应自回归头脑链的序列化建模 ，研究团队摒弃了牢靠尺寸的图像渲染计划 ，接纳了单行图像渲染。该战略可以凭证文本长度动态修改所需的图像宽度。别的 ，单行的渲染方法确保图像的 Patch 严酷凭证从左到右的方法提取 ，自然地将视觉序列与文本顺序对齐。
移花接木的艺术：
两步训练实现「降维攻击」
RoT 的实现历程主要分为两个阶段 ，旨在逐步将 LLM 的离散推理能力转化为一连的视觉隐空间推理能力。
阶段一：视觉对齐 (Visual Alignment)
这一阶段冻结了 LLM 和视觉编码器 ，仅训练一个轻量级的「视觉投影头」（Visual Projection Head）。目的是将 LLM 的文本隐状态映射到由视觉编码器提取的「渲染 CoT 图像」的特征空间上。
别的 ，在第一阶段中 ，为了使模子与所提出的推理模式坚持一致 ，同时对<|img_end|>这一 special token 和谜底的交织熵损失举行了建模：
阶段二：潜在监视微调 (Latent Supervised Fine-Tuning)
在对齐之后 ，第二阶段通过 LoRA 微调 LLM ，并且冻结已经训练对齐的投影头。此时 ，模子不再天生文本 Token ，而是自回归地天生一勾通续的「潜在视觉 Token」（Latent Visual Tokens）。这些 Token 在隐空间中模拟了视觉编码器的输出 ，最终指导模子解码出准确的文本谜底。
推理与解码战略
推理历程要求模子自主地从一连的潜在推理空间导航到离散的文本解空间。研究团队探索了两种计划：基于 Special Token 的动态终止战略以及牢靠 Token 预算的静态终止战略。
基于 Special Token 的动态终止战略
牢靠 Token 预算的静态终止战略
该战略将潜在头脑链的长度限制为一个牢靠的超参数。抵达这个阈值时 ，会手动添加<|img_end|>这一 special token ，以触发从潜在推理到文本天生的转换。
研究团队在实验中发明 ，动态终止战略的性能显着低于牢靠 Token 预算战略。这种性能差别可能源于一连潜空间中自我调理阻止机制的内在不稳固性。在天生潜空间推理嵌入时 ，隐藏状态可能无法始终如一地为终止标记天生高置信度的展望 ，从而导致过早或延迟的转换 ，破损推理流程。
别的 ，接纳牢靠 Token 预算战略时 ，每个数据集的最优 Token 预算各不相同。在 GSM8k-Aug 数据集上 ，32 个 Token 能实现最佳性能 ，而 MATH 数据集则需要 64 个 Token 才华抵达峰值准确率。研究者推测这种差别的泛起是由于 MATH 数据集更具挑战性 ，需要更长的推理链。
实测数听语言：
推理速率「狂飙」
研究团队在 GSM8k、MATH、SVAMP 等多个数学和逻辑推理基准上对 RoT 举行了普遍测试。实验基于 Qwen3-VL 和 LLaVA-V1.6 等主流架构。
显著的压缩与加速：相比于显式 CoT ，RoT 实现了 3-4 倍的 Token 压缩率。在推理速率上 ，RoT 展现出了重大的优势。例如在 Qwen3-VL-4B 模子上 ，Pass@1/#L（准确率与长度比）指标显著优于基线。
优于现有的隐式推理要领：与 Coconut、CoLaR 等最新的隐式推理要领相比 ，RoT 在准确率上体现精彩。特殊是在 MultiArith 数据集上 ，RoT (Qwen3-VL-4B) 抵达了 97.2% 的准确率 ，显著优于一律规模下其他隐空间推理计划。
隐空间推理的可剖析性：RoT 的一大亮点在于其可剖析性。由于隐状态被对齐到了视觉空间 ，可以通过热力争（Heatmap）等来视察模子的「思索历程」。研究团队展示了 MATH 数据集的一个案例。可以看到 ，天生的潜在 Token 泛起出显着的结构化模式 ，Token 相似度矩阵显示了推理的阶段性。这证实模子并非在随机天生向量 ，而是在举行有逻辑的隐式推理。
单行渲染 vs. 多行渲染
在 RoT 中 ，古板的牢靠尺寸的多行渲染会导致文本在图像中频仍换行。关于模子来说 ，这种换行在视觉空间中引入了不须要的「空间跳跃」 ，打断了语义的一连性。
为了验证这一点 ，研究团队比照了「牢靠尺寸的多行渲染图像」与 RoT 文中使用的「单行动态宽度图像」。
如上图所示 ，单行渲染相比多行渲染收敛更快 ，同时能够更好方单合语言模子从左到右的序列天生特征。
两阶段训练缺一不可
为了评估渐进式训练战略的效果 ，研究团队划分对每个阶段举行自力消融实验。
去除第一阶段会导致 MATH 的准确率从 33.2% 降至 22.2% ，批注视觉对齐关于构建潜在空间结构以及在重大使命中避免体现坍缩至关主要。同样 ，扫除第二阶段也会导致性能显著下降 ，这会导致模子难以从一连的潜在空间中推导出最终谜底。
展望
Render-of-Thought 提出了一种极具远景的「视觉化头脑」范式。它突破了文本模态的限制 ，使用视觉信息的高密度特征来压缩推理历程。
这项事情不但大幅提升了推理效率 ，更主要的是 ，它通过「将头脑渲染为图像」这一直观的想法 ，为明确大模子神秘的内部隐空间提供了一扇新的窗口。关于未来在端侧装备等资源受限场景下安排强推理模子 ，RoT 提供了一条切实可行的手艺路径。
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审核：邢文捷
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