斯坦福与 Together AI 提出 HybridAgent：潜空间推理降低 62.5% 解码算力且 GAIA 得分反超文本智能体

1 篇报道存证1 家独立信源交叉印证持续跟踪至 2026/10/15 01:09:06

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斯坦福大学与 Together AI 联合发布新研究，提出 HybridAgent 架构，通过让大模型在内部潜向量（latent vectors）中进行大部分推理，仅在工具调用和关键决策时切换回文本模式。该方法将解码计算量降低了 62.5% 至 72.9%，同时在 GAIA 基准测试中，14B 版本得分达到 52.4，显著高于纯文本智能体的 43.7，并实现了 2.1 倍的推理加速。这一突破证明了“沉默思考”不仅不牺牲准确性，反而能提升智能体效率与性能。

最新动向/斯坦福大学与 Together AI 联合发布新研究，提出 HybridAgent 架构，通过让大模型在内部潜向量（latent vectors）中进行大部分推理，仅在工具调用和关键决策时切换回文本模式。该方法将解码计算量降低了 62.5% 至 72.9%，同时在 GAIA 基准测试中，14B 版本得分达到 52.4，显著高于纯文本智能体的 43.7，并实现了 2.1 倍的推理加速。这一突破证明了“沉默思考”不仅不牺牲准确性，反而能提升智能体效率与性能。

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Rohan Paul (@rohanpaul_ai)T2·10月15日 01:0978 分
斯坦福与 Together AI 提出 HybridAgent：潜空间推理降低 62.5% 解码算力且 GAIA 得分反超文本智能体
原标题：New Stanford and Together AI paper finds that cheaper reasoning need not cost accuracy, as hybrid ag...
- HybridAgent 通过适配器将模型内部状态反馈为下一步输入，实现无需生成文本 token 的“静默推理”。
- 在 GAIA 基准测试中，14B 参数的 HybridAgent 得分为 52.4，优于同规模纯文本智能体（ARPO 训练）的 43.7。
- 该方法使解码计算量减少约 62.5%-72.9%，推理速度提升 2.1 倍，同时保留了将潜空间思维解码为可读文本的能力以维持可解释性。
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