不再像 CoT（"想维链"）同样"一个字一个字往外蹦"，加上"软想维"就能让大模子像东说念主类同样进行概述想考。

来自 SimularAI 和微软 DeepSpeed 的商榷员和洽提议了Soft Thinking，让模子在一语气的认识空间中进行 "软推理"，而非局限于粉碎的讲话象征，突破了基于粉碎 token 的推理瓶颈。

比较轨范 CoT，Soft Thinking 最高擢升 Pass@1 平均准确率 2.48%、减少 token 使用量 22.4%。

况兼，Soft Thinking 是一种即插即用的推理政策，无需罕见查验即可阁下于现存模子（如 Llama、Qwen）。

当今主流的讲话模子推理循序存在一个要害问题：只可逐字生成粉碎的讲话象征（如单词或子词）。

这就好比想考时只可一个字一个字的蹦出来，不仅驱散了模子抒发概述认识的才智，还容易在复杂问题中因"单一齐径聘用"而犯错。

东说念主类大脑想考时并非依赖明确的讲话象征，而是通过概述认识的天真整合进行推理。

Soft Thinking 恰是受此启发，将讲话模子的推理从"粉碎象征空间"拓展到"一语气认识空间"。

这么，模子就不错捕捉到介于仅有幽微辞别的语义之间的认识，大概更天真地探索多种解题旅途，同期保执高效和可评释性。

有网友默示：这种循序处罚了自追想"打算"的 next token 搜索问题。

若何让模子像东说念主类同样进行概述想考推理过程：在一语气认识空间中 "软推理"

Soft Thinking 仅修改传统 CoT 的中间推理阶段，保留最终谜底的粉碎生成（如数学题的数字谜底或代码的具体语句）。

Soft Thinking 的表面骨子是线性近似替代旅途陈设。

解复杂问题时，传统 CoT 的推理旅途数目随循序呈指数级增长（如每步选 1000 个 token，3 步就有 1000^3 种旅途），无法显式陈设。

Soft Thinking 通过线性化近似，将指数级旅途乞降简化为认识 token 的加权打算。

用  概率加权  替代粉碎采样，通过一语气认识空间中的线性变换，隐式团聚多条旅途的信息，幸免显式陈设的打算爆炸。

认识 token：用概率漫衍代替单一象征

传统循序每次生成一个深信的 token（如 " 30 ""加"），而 Soft Thinking 生成一个概率漫衍（如 " 30 " 的概率 40%，"乘以" 的概率 30%，"瓦解" 的概率 20% 等），这个漫衍被称为 "认识 token "。

每个认识 token 相等于多个可能象征的 "混杂体"，允许模子同期保留多种推理可能性。

如下图中的例子，在打算" 43 × 34 "时，模子可能同期探求"瓦解 34 为 30+4 "和"径直相乘"两种旅途的概率，而非只选其一。

一语气认识空间：在 "暧昧" 的语义空间中推理

通过将认识 token 的概率漫衍与模子的词向量（Token Embedding）加权结合，造成一语气的认识空间。

这里的 "一语气" 意味着模子不错在不同认识之间平滑过渡，举例从"瓦解数字"当然过渡到"乘法运算"，而无需用明确的讲话象征分隔循序。

Cold Stop 机制：幸免无效轮回

由于模子在查验中没见过认识 token（属于 "漫衍外" 输入），永劫分推理可能导致堕入重迭或零散（访佛东说念主类想维的 "卡壳"）。

Soft Thinking 引入了一个  " Cold Stop "机制：通过监测概率漫衍的熵值判断模子的 "自信进度"。

当熵值执续较低时（标明模子对刻下推理旅途很深信），提前阻隔中间循序，径直生成谜底，幸免滥用打算资源。

测试驱散及对比

在基准测试里，QwQ - 32B 模子的平均 Pass@1 准确率从轨范 CoT 的 83.84% 擢升至 86.32%，最高擢升 2.48%，其中在 AIME 2024 数据集上擢升 6.45%。

推理成果方面，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 在数学任务中 token 使用量减少 22.4%。

与其他循序的对比

COCONUT-TF（无查验）：径直使用荫藏景况看成输入，皆备失败，生成长度达最大值且无正确解。

平均镶嵌政策：仅打算 top-5 token 均值，准确率低且生成长度长（如 AIME 2024 仅 6.66% 正确）。

Soft Thinking 通过一语气认识空间推理和 Cold Stop 机制智能均衡了成果与准确性，为大模子优化提供了新想路。

感兴味的一又友不错到官方了解更多细节。

官方网站：https://soft-thinking.github.io/

论文地址：https://arxiv.org/abs/2505.15778

代码地址：https://github.com/eric-ai-lab/Soft-Thinking

参考联接：https://x.com/xwang_lk/status/1925399783503798692

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