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随着 o1/R1 等推理模型的发展 [1][2]，「让模型多想一会儿」几乎成了提升复杂推理能力的标准方案。更长的 Chain-of-Thought、更大的测试时计算、更深的内部推理，都在用更多计算换取更可靠的答案。
近年来，大语言模型在「写得长、写得顺」这件事上进步飞快。但当任务升级到真正复杂的推理场景 —— 需要兵分多路探索、需要自我反思与相互印证、需要在多条线索之间做汇总与取舍时，传统的链式思维（Chain-of-Thought）往往就开始「吃力」：容易被早期判断带偏、发散不足、自我纠错弱，而且顺序生成的效率天然受限。
近年来，Chain-of-Thought（CoT）推理已经成为提升大语言模型和多模态大语言模型复杂问题求解能力的重要技术路径。
今天推荐一个 Implicit Chain-of-Thought（隐式推理） 的最新进展 —— SIM-CoT（Supervised Implicit Chain-of-Thought）。它直击隐式 CoT 一直「扶不起来」的核心痛点：隐式 token 一旦 scale 上去，训练就容易塌缩到同质化的 latent 状态，推理语义直接丢失。
大模型的能力正在被不同的范式逐步解锁：In-Context Learning 展示了模型无需微调即可泛化到新任务；Chain-of-Thought 通过引导模型分步推理来提升复杂问题的求解能力；近期，智能体框架则赋予模型调用工具、多轮交互的能力。
过去两年，大模型的推理能力出现了一次明显的跃迁。在数学、逻辑、多步规划等复杂任务上，推理模型如 OpenAI 的 o 系列、DeepSeek-R1、QwQ-32B，开始稳定拉开与传统指令微调模型的差距。直观来看，它们似乎只是思考得更久了：更长的 Chain-of-Thought、更高的 test-time compute，成为最常被引用的解释。
近年来，大语言模型在「写得长、写得顺」这件事上进步飞快。但当任务升级到真正复杂的推理场景 —— 需要兵分多路探索、需要自我反思与相互印证、需要在多条线索之间做汇总与取舍时，传统的链式思维（Chain-of-Thought）往往就开始「吃力」：容易被早期判断带偏、发散不足、自我纠错弱，而且顺序生成的效率天然受限。
独立研究者 Jianli Zhao 等人近日的一项新研究发现，通过在有害请求前填充一长串无害的解谜推理序列（harmless puzzle reasoning），就能成功对推理模型实现越狱攻击。他们将这种方法命名为思维链劫持（Chain-of-Thought Hijacking）。
面向自动驾驶的多模态大模型在 “推理链” 上多以文字或符号为中介，易造成空间 - 时间关系模糊与细粒度信息丢失。FSDrive（FutureSightDrive）提出 “时空视觉 CoT”（Spatio-Temporal Chain-of-Thought），让模型直接 “以图思考”，用统一的未来图像帧作为中间推理步骤，联合未来场景与感知结果进行可视化推理。
近年来，大语言模型（LLMs）在复杂推理任务上的能力突飞猛进，这在很大程度上得益于深度思考的策略，即通过增加测试时（test-time）的计算量，让模型生成更长的思维链（Chain-of-Thought）。