BDH-CQ: In-Context Learning with Recurrent Latent Reasoning

• 类型：arxiv
• 标识：2608.09888
• 链接：https://arxiv.org/abs/2608.09888
• 主分类：evaluation
• 形态：method
• 被引：0
• 被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
• S2被引：0
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：BDH-CQ is introduced, a reasoning model that combines in-context learning with recurrent latent reasoning that solves a query through iterative computation in a high-dimensional latent space, without verbalizing its intermediate reasoning.
• OpenAlex ID：W7202195067
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2608.09888
• DOI：10.48550/arxiv.2608.09888
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://arxiv.org/pdf/2608.09888
• OpenAlex更新：2026-09-01
• 待LLM分类：否
• 标题中文：BDH-CQ：基于循环潜变量推理的上下文学习
• TLDR中文：本文提出 BDH-CQ，一个结合上下文学习与循环潜在推理的推理模型，通过在高维潜在空间中的迭代计算来求解查询，且无需将中间推理外化为语言。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-08-11-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]