Sep-Latent：将分隔符 Token 作为隐式推理自然压缩锚点的自适应框架

研究者提出了自适应隐式推理框架 Sep-Latent，利用分隔符 token 作为结构语义锚点来压缩推理逻辑并允许动态推理深度。该方法通过引入 Attention-Decay 机制聚合推理逻辑，并通过跨所有层的多级知识蒸馏对齐显式与隐式路径。在 GSM8k-Aug 基准评测中，Sep-Latent 仅用平均 5.4 个 token 就实现了 56.8% 的准确率。