LaTRO（Latent Reasoning Optimization）是一种创新的框架，旨在提升大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中的表现。通过将推理过程类比为从潜在分布中采样的方式，并结合变分推断方法进行优化，LaTRO使模型能够自我改进，增强生成和评估推理路径的能力。该方法不依赖外部反馈或奖励机制，而是利用模型自身的概率估计来优化推理路径，从而充分释放预训练语言模型的内在推理潜能，推动构建更为智能且自主的问题解决系统。
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LaTRO（Latent Reasoning Optimization）是一种创新的框架，旨在提升大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中的表现。通过将推理过程类比为从潜在分布中采样的方式，并结合变分推断方法进行优化，LaTRO使模型能够自我改进，增强生成和评估推理路径的能力。该方法不依赖外部反馈或奖励机制，而是利用模型自身的概率估计来优化推理路径，从而充分释放预训练语言模型的内在推理潜能，推动构建更为智能且自主的问题解决系统。
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