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Penelope: Localized Latent Recurrence for Efficient Structured Reasoning
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Penelope is a framework that performs structured reasoning inside transformer decoder layers using localized recurrent computation instead of visible chain-of-thought tokens.
- Warum es zählt
- Matters for engineers optimizing inference latency and cost on reasoning tasks where chain-of-thought expansion significantly increases output length.
- Achtung
- Results shown on open-source benchmarks only. Unclear how well latent reasoning generalizes to domains beyond structured reasoning or to different model scales.
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- language model
- reasoning
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