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Li Niu

AAAI 2026×2ACL 2026ICML 2026多模态推理可解释性效率与系统
新星分资深
16
一作贡献0
核心/参与0
方向广度14
合作网络3
0 一作 · 4 篇 · AAAI 2026 / ACL 2026 / ICML 2026

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2026 顶会论文

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作者位次 #8/8ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Unlocking the Black Box of Latent Reasoning: An Interpretability-Guided Approach to Intervention

Shuochen Chang · Tong Bai · Xiaofeng Zhang · Qianli Ma · Qingyang Liu · Zhaohe Liao · Yibo Miao · Li Niu

摘要

Latent reasoning enables Large Language Models (LLMs) to perform multi-step inference within continuous hidden states, offering efficiency gains over explicit Chain-of-Thought (CoT). However, the opacity of these continuous thought vectors hinders their reliability and controllability. This paper...

可解释性推理效率与系统OpenReview 项目页

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