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潜在再帰的思考(LRT)
明示的なトークン生成を伴わず、連続的な潜在空間内で反復的に推論する手法
複雑さ: high推論技法
30秒でわかる概要
- 概要
- 共有された再帰ブロックを展開して連続的な潜在空間で反復的に推論し、最終デコードまで中間トークンの生成を省きます。
- 使いどころ
- 解空間の深い探索を要する複雑な問題で、途中の推論ステップを人が確認したり外部からフィードバックしたりする必要がない場合。
- 注意点
- 潜在推論は不透明です。最終的な答えが誤っていても、途中のステップを覗いたり、デバッグしたり、方向づけたりすることはできません。
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潜在再帰的思考: 概要
明示的なトークン生成を伴わず、連続的な潜在空間内で反復的に推論する手法
- Reasons in continuous latent space instead of emitting CoT tokens
- Dynamic reasoning depth adjustment
- Parallel pathway exploration in latent space
- No intermediate token generation required
- Scales test-time compute by unrolling a shared recurrent block
- Mimics human intuitive thinking processes
The Agent Architect
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
- Geiping et al. (2025): Scaling up Test-Time Compute with Latent Reasoning (Recurrent Depth)
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
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