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Keshav Ramji 氏らが 2026 年 4 月 24 日に arXiv へ投稿。自然言語の長い chain-of-thought の代わりに予約語彙の短い抽象トークン列で推論する Abstract Chain-of-Thought (ACoT) を提案し、推論トークンを最大 11.6 倍削減しつつ性能を維持。
Wenshuo Wang 氏が 2026 年 4 月 17 日に arXiv へ投稿した位置論文。LLM の推論を「表面的 chain-of-thought (CoT) の忠実性」ではなく「潜在状態軌跡の形成」として研究すべきと主張し、3 仮説を比較検討した上で潜在状態仮説を支持する証拠を整理。
Meta の Muse Spark は、複数の AI エージェントが並列で推論する仕組みを採用。Google の Gemini Deep Think や OpenAI の GPT Pro が備える extreme reasoning(深層推論モード)に対抗する設計と説明された。
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