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E 经 L 个 Transformer 层计算当前步 t 的最后一层隐藏表示 ht3. 将 ht 作为 t1 步的输入嵌入替代传统解码与下一个 token 嵌入自回归重复 m 步生成 latent 思维序列 H[ht1,…,htm]4. 引入线性对齐算子 Wa通过岭回归求解Wa(Wout⊤WoutλI)⁻¹Wout⊤Win将 ht 映射到有效输入嵌入空间避免分布偏移。1. 无需显式生成文本 token直接在 latent 空间展开推理2. 确保 latent 思维与输入嵌入的分布一致性避免表示漂移。跨智能体 Latent 工作记忆传输1. 智能体 A1 完成 m 步 Latent 生成后提取其所有 L 层 Transformer 的 KV 缓存定义为 Latent 工作记忆 MA1{KA1,cache (l), VA1,cache (l)l1,…,L}其中包含初始输入上下文与新生成 Latent 思维2. 后续智能体 A2 通过层 - wise 拼接将 KA1,cache (l)、VA1,cache (l) prepend 到自身 KV 缓存中使 A2 的 Latent 思维生成同时依赖 A1 的工作记忆与自身内部表示。1. 实现无损信息传输确保后续智能体完整接收前序智能体输出2. 避免前序智能体输出的重新编码减少冗余计算。端到端协作流程1. 首个智能体生成 Latent 思维并构建 Latent 工作记忆2. 工作记忆依次传递给后续所有智能体每个智能体重复 “生成 Latent 思维 - 更新工作记忆” 步骤3. 仅最后一个智能体将最终结果解码为文本输出。1. 全程在 Latent 空间协作仅最终解码文本最大化效率2. 兼容不同 MAS 架构顺序、分层等通用性强。二理论基础与优势三大核心原则推理表达性Latent 思维连续隐藏表示天然编码模型的连续思考每一步传递的信息远多于离散 token定理 3.1 证明若长度为 m 的 Latent 思维序列需通过文本无损表达文本长度至少为 Ω(dh m /log|V|)即 Latent 思维效率为文本推理的 O (dh/log|V|) 倍如 Qwen3-4B/8B/14B 的 Latent 思维效率分别为文本的 235.7/377.1/471.4 倍。通信保真度定理 3.3 证明智能体接收前序智能体 Latent 工作记忆的输出与直接输入前序智能体文本输出的结果等效确保信息无损传递。协作复杂度定理 3.4 表明LatentMAS 每个智能体的时间复杂度为 O ((dh²m dhm² dhtm) L)而达到相同表达性的文本基 MAS 复杂度为 O ((dh³m/log|V| dh³m²/log²|V| dh²tm/log|V|) L dh²|V|m/log|V|)LatentMAS 复杂度显著更低。三、实验评估详情一实验设置实验要素具体内容基准测试集共 9 个涵盖三类任务1. 数学与科学推理GSM8K8.5K 小学数学题、AIME2430 道 2024AIME 竞赛题、AIME2530 道 2025AIME 竞赛题、GPQA-Diamond198 道研究生级理化生选择题、MedQA医疗执业考试真题2. 常识理解ARC-Easy基础科学常识题、ARC-Challenge高难度多步推理常识题3. 代码生成MBPP-Plus带严格单元测试的 Python 函数生成、HumanEval-Plus增强测试用例的 Python 代码生成。模型与基线1. 模型Qwen3 系列4B、8B、14B 参数2. 基线- 单模型Single单个 LLM 直接进行自回归 token 解码- 顺序文本基 MASSequential TextMAS规划器 - 评论家 - 优化器 - 求解器的链式智能体设计文本中介协作- 分层文本基 MASHierarchical TextMAS领域专家智能体代码、数学、科学 总结器文本中介协作。实现细节1. Latent 步长 m∈{0,10,20,40,80}最优为 40-80 步2. 对齐矩阵 Wa 计算一次并复用3. 采用 HuggingFace Transformers 与 vLLM 后端支持前缀缓存与张量并行推理4. 超参数温度 0.6、top-p 0.95通用任务最大输出长度 2048token推理密集型任务 8096token5. 硬件8×NVIDIA A100-80G GPU6. 评估次数3 次独立运行取均值。二核心实验结果整体性能对比平均指标| 评估维度 | 对比对象 | 顺序 MAS 设置下 LatentMAS 表现 | 分层 MAS 设置下 LatentMAS 表现 || — | — | — | — || 准确率提升 | 单模型 | 平均 14.6% | 平均 13.3% || 准确率提升 | 文本基 MAS | 平均 2.8% | 平均 4.6% || token 使用量减少 | 文本基 MAS | 平均 - 70.8% | 平均 - 83.7% || 推理速度提升 | 文本基 MAS | 平均 4× | 平均 4.3× |典型任务具体结果以 Qwen3-14B 为例| 任务 | 准确率% | | | token 使用量 | | | 推理速度s/run | | || — | — | — | — | — | — | — | — | — | — || | 单模型 | 文本基 MAS | LatentMAS | 单模型 | 文本基 MAS | LatentMAS | 单模型 | 文本基 MAS | LatentMAS || ARC-E | 97.2 | 99.0 | 99.40.4% | 608 | 1670 | 224-86.6% | 551 | 9171 | 2124×4.3 || GSM8K | 83.7 | 93.8 | 95.21.4% | 1118 | 3324 | 644-80.6% | 536 | 3729 | 1952×1.9 || HumanEval | 76.8 | 81.1 | 86.55.4% | 2366 | 5934 | 2042-65.6% | 1084 | 4062 | 1285×3.2 |效率深度分析即使文本基 MAS 采用 vLLM 加速LatentMAS 仍实现 2.6×-7× 的速度提升如 GPQA-Diamond 任务中LatentMAS 速度为 vLLM 加速文本基 MAS 的 6.8 倍LatentMAS 仅需不到 50 步 Latent 生成即可在 AIME24/25 等推理密集型任务达到高性能而文本基 MAS 需超过 20K 输出 token 完成推理轨迹。四、深入分析与案例验证Latent 思维的语义有效性在 MedQA 任务中LatentMAS 生成的最后一层嵌入与文本基 MAS 的 token 嵌入分布高度重叠覆盖相同嵌入空间区域且 Latent 嵌入分布更广证明其既保留文本语义又具有更高表达性。输入 - 输出对齐算子 Wa 的有效性未对齐的隐藏表示 ht 与输入嵌入 et 分布偏差显著应用 Wa 后对齐向量 et1 与 et 重新对齐且下游任务准确率提升 2.3%-5.3%如 ARC-Challenge 任务准确率从 91.6% 提升至 94.9%。案例研究GSM8K 任务Qwen3-14B顺序 MAS文本基 MAS因规划器早期推理错误误将 “前序离开未返回蜜蜂” 仅限定为第一阶段后续智能体传递错误文本信息最终求解器输出错误答案 15LatentMAS智能体通过 Latent 工作记忆传递连续表示优化器修正前序推理偏差求解器正确计算 “第一阶段剩余 15 第三阶段离开 6075”输出正确答案 75。五、相关工作与研究结论相关工作对比LLM 基多智能体系统如 AutoGen、CAMEL 等依赖文本对话 / 角色分配LatentMAS 突破文本媒介限制实现 Latent 空间协同LLM 中的 Latent 推理如 CoCoNut 局限于单模型内部LatentMAS 将其扩展到多智能体系统实现系统级 Latent 协作。研究结论LatentMAS 通过 Latent 自回归推理与无损工作记忆传输解决了文本基 MAS 的效率与信息瓶颈在 9 个基准测试中实现性能与效率双提升为下一代智能体系统提供通用范式未来可结合先进训练范式优化其 Latent 协作协议进一步提升多智能体推理能力。六. 关键问题QA问题 1LatentMAS 如何解决传统文本基多智能体系统MAS的核心痛点其关键技术设计是什么答案传统文本基 MAS 的核心痛点是信息瓶颈文本 token 传递的信息密度低与效率低下文本解码步骤多、计算复杂度高。LatentMAS 通过两大关键技术设计解决这些问题自回归 Latent 思维生成每个智能体利用最后一层隐藏嵌入生成连续 Latent 思维无需显式解码文本根据定理 3.1其信息传递效率为文本推理的 O (dh/log|V|) 倍如 Qwen3-14B 的 Latent 思维效率是文本的 471.4 倍突破文本信息密度限制同时引入线性对齐算子 Wa通过岭回归求解 Wa(Wout⊤WoutλI)⁻¹Wout⊤Win确保 Latent 思维与输入嵌入的分布一致性避免表示漂移。无损 Latent 工作记忆传输基于分层 KV 缓存构建 Latent 工作记忆包含初始输入上下文与新生成 Latent 思维后续智能体通过层 - wise 拼接更新自身 KV 缓存直接复用前序智能体的 Latent 表示无需重新编码文本定理 3.3 证明该传输方式与直接输入前序文本输出等效实现信息无损传递同时减少冗余计算降低复杂度定理 3.4 显示其复杂度远低于文本基 MAS。问题 2在实验评估中LatentMAS 在不同任务类型与 MAS 架构下的性能表现有何差异请结合关键数据说明。答案LatentMAS 在不同任务类型与 MAS 架构下均表现优异但存在细微差异具体如下不同任务类型的性能差异代码生成任务准确率提升最显著如 HumanEval 任务Qwen3-14B顺序 MAS中LatentMAS 准确率为 86.5%比文本基 MAS81.1%提升 5.4%token 使用量减少 65.6%从 5934 降至 2042数学推理任务推理密集型任务效率优势突出如 AIME24 任务Qwen3-14B分层 MAS中LatentMAS 准确率 73.3%比文本基 MAS70.0%提升 3.3%推理速度达 5.3×文本基 MAS5718s/runLatentMAS1089s/run常识理解任务基础任务性能稳定如 ARC-EQwen3-14B顺序 MAS准确率 99.4%仅比文本基 MAS99.0%提升 0.4%但 token 使用量减少 86.6%从 1670 降至 224。不同 MAS 架构的性能差异分层 MAS 架构token 使用量减少更显著平均减少 83.7%顺序 MAS 平均减少 70.8%如 MedQA 任务Qwen3-4B中分层 MAS 下 LatentMAS token 使用量从 6702 降至 1015减少 84.9%而顺序 MAS 下从 3962 降至 1685减少 57.5%顺序 MAS 架构准确率提升更稳定平均比文本基 MAS 高 2.8%而分层 MAS 平均高 4.6%但分层 MAS 在部分任务如 GPQA-Diamond 中提升更显著达 3.9%。问题 3LatentMAS 的理论优势如何在实际实验中得到验证请从表达性、保真度、复杂度三个维度结合理论与实验说明。答案LatentMAS 的三大理论优势表达性、保真度、复杂度均在实验中得到明确验证具体如下表达性验证理论上定理 3.1 证明 Latent 思维的信息表达效率为文本推理的 O (dh/log|V|) 倍实验中通过 MedQA 任务的嵌入分布分析LatentMAS 的最后一层嵌入不仅与文本基 MAS 的 token 嵌入覆盖相同语义空间证明语义一致性且分布范围更广证明更高表达性同时在 AIME25 任务中LatentMAS 仅用 8699tokenQwen3-8B顺序 MAS就达到与文本基 MAS45088token相同的 53.3% 准确率token 使用量减少 80.7%直接体现其高效信息表达能力。保真度验证理论上定理 3.3 证明 Latent 工作记忆传输与直接输入前序文本输出等效确保信息无损实验中通过输入 - 输出对齐分析应用 Wa 后Latent 表示与输入嵌入分布偏差显著降低且下游任务准确率提升 2.3%-5.3%如 GSM8K 任务准确率从 90.4% 提升至 92.0%此外案例研究中LatentMAS 能修正前序智能体的推理偏差文本基 MAS 因文本传递错误无法修正最终输出正确答案证明信息在传输中未丢失关键推理细节。复杂度验证理论上定理 3.4 显示 LatentMAS 每个智能体的时间复杂度为 O ((dh²m dhm² dhtm) L)远低于文本基 MAS实验中推理速度数据直接验证该优势如 ARC-C 任务Qwen3-4B顺序 MAS中LatentMAS 推理速度为 260s/run是文本基 MAS1579s/run的 6.1 倍即使文本基 MAS 采用 vLLM 加速LatentMAS 仍实现 2.6×-7× 的速度提升如 GPQA-Diamond 任务中vLLM 加速文本基 MAS 需 5771s/runLatentMAS 仅需 854s/run速度比为 6.8×证明其低复杂度优势。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课