LatentChem：突破化學推理的連續潛在向量介面
目前化學大型語言模型大多依賴明確的思考鏈（Chain‑of‑Thought, CoT）來解決複雜推理問題，但將化學邏輯硬塞入文字會產生「模態不匹配」的瓶頸。研究團隊推出 LatentChem，透過連續思考向量與動態感知，將化學推理與語言生成解耦，讓模型在內部以潛在計算取代冗長文字。
目前化學大型語言模型（LLM）主要依賴明確的思考鏈（Chain‑of‑Thought, CoT）來處理複雜的推理任務。然而，將非語言的化學邏輯強行轉換成離散的自然語言，會產生「模態不匹配」的瓶頸，限制推理效能。
LatentChem：解耦化學邏輯與語言生成
研究團隊提出 LatentChem 作為推理介面，將化學邏輯從文字生成中抽離，改以連續的思考向量（thought vectors）與動態感知（dynamic perception）進行資訊處理。模型在執行任務時，會自動選擇以潛在計算取代冗長的文字推導，這種「自發內化」行為是在僅以結果為優化目標下產生的。
實驗結果與效能提升
在嚴格的 ChemCoTBench 基準測試中，LatentChem 的非平局勝率達 59.88%，顯著優於傳統 CoT 基線。同時，推理步驟平均減少 10.84 倍，牆時速度提升約 5.96 倍，證明連續潛在動態是更自然且高效的化學推理方式。
這些發現提供了實證證據，說明化學推理在連續潛在空間中比離散文字軌跡更具優勢，未來或可應用於更廣泛的化學資訊平台與自動化實驗設計。
延伸閱讀
原始來源：ArXiv AI
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