Implicit Reasoning in Large Language Models: A Comprehensive Survey
作者: Jindong Li, Yali Fu, Li Fan, Jiahong Liu, Yao Shu, Chengwei Qin, Menglin Yang, Irwin King, Rex Ying
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-09-02
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
综述：大型语言模型中的隐式推理研究进展与执行范式分析
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 隐式推理 思维链 执行范式 潜在优化 信号引导控制 层递归执行 推理评估
📋 核心要点
- 现有方法依赖显式思维链提示，成本高、速度慢，且与模型内部计算不完全一致，限制了推理效率。
- 论文提出基于执行范式的隐式推理分类，关注LLM内部计算策略，包括潜在优化、信号引导控制和层递归执行。
- 综述分析了隐式推理的结构、行为和表示证据，并整理了评估指标和基准，为未来研究提供参考。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在各种任务中表现出强大的泛化能力。利用LLM进行推理是解决多步骤问题和复杂决策的关键。为了支持高效推理，最近的研究已将注意力从显式的思维链提示转向隐式推理，在这种推理中，推理通过潜在结构在内部静默进行，而无需发出中间文本步骤。隐式推理具有生成成本更低、推理速度更快以及与内部计算更好地对齐等优点。虽然之前的综述已经讨论了推理背景下的潜在表示，但仍然缺乏对LLM内部推理如何展开的专门和机制层面的考察。本综述通过引入以执行范式为中心的分类法来填补这一空白，将重点从表示形式转移到计算策略。我们根据 extbf{ extit{内部计算如何以及在哪里展开}}将现有方法组织为三种执行范式：潜在优化、信号引导控制和层递归执行。我们还回顾了支持LLM中存在隐式推理的结构、行为和基于表示的证据。此外，我们还对现有工作中用于评估隐式推理有效性和可靠性的评估指标和基准进行了结构化概述。我们在https://github.com/digailab/awesome-llm-implicit-reasoning维护一个持续更新的项目。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型推理方法，特别是基于显式思维链的方法，存在生成成本高、推理速度慢、与模型内部计算不完全对齐等问题。这些问题限制了LLM在实际应用中的效率和可扩展性。因此，需要研究更高效、更自然的推理方式，即隐式推理。
核心思路：论文的核心思路是将LLM的隐式推理过程视为一种计算策略，并根据内部计算的执行方式进行分类。通过分析不同的执行范式，可以更好地理解LLM如何利用其内部结构和参数进行推理，从而为改进推理方法提供指导。
技术框架：论文将现有的隐式推理方法分为三种执行范式： 1. 潜在优化：通过优化潜在空间中的表示来进行推理。 2. 信号引导控制：利用外部信号（如提示或奖励）来引导LLM的推理过程。 3. 层递归执行：通过在LLM的不同层之间进行递归计算来进行推理。 论文对每种范式下的代表性方法进行了详细的分析和比较。
关键创新：论文最重要的创新点在于提出了基于执行范式的隐式推理分类方法。这种分类方法将研究重点从表示形式转移到计算策略，为理解和改进LLM的推理能力提供了一个新的视角。与以往关注表层现象的研究不同，该综述深入探讨了LLM内部的计算机制。
关键设计：论文没有提出新的算法或模型，而是一个综述性的工作。关键在于对现有方法的分类和分析，以及对评估指标和基准的整理。论文详细描述了每种执行范式的特点和适用场景，并对不同方法进行了比较分析。此外，论文还讨论了隐式推理的评估方法，并指出了现有评估方法的不足之处。
📊 实验亮点
该综述系统性地整理和分析了LLM中隐式推理的研究进展，提出了基于执行范式的分类方法，并对现有方法进行了详细的比较和分析。此外，该综述还整理了评估指标和基准，为未来的研究提供了重要的参考。通过github项目持续更新，保持了研究的及时性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要高效推理的场景，如智能问答、机器翻译、文本摘要、对话系统等。通过理解和利用LLM的隐式推理能力，可以降低计算成本，提高推理速度，并改善模型与人类思维的对齐程度，从而提升用户体验和应用效果。未来的研究可以基于此综述，探索更有效的隐式推理方法，并将其应用于更广泛的领域。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have demonstrated strong generalization across a wide range of tasks. Reasoning with LLMs is central to solving multi-step problems and complex decision-making. To support efficient reasoning, recent studies have shifted attention from explicit chain-of-thought prompting toward implicit reasoning, where reasoning occurs silently via latent structures without emitting intermediate textual steps. Implicit reasoning brings advantages such as lower generation cost, faster inference, and better alignment with internal computation. Although prior surveys have discussed latent representations in the context of reasoning, a dedicated and mechanism-level examination of how reasoning unfolds internally within LLMs remains absent. This survey fills that gap by introducing a taxonomy centered on execution paradigms, shifting the focus from representational forms to computational strategies. We organize existing methods into three execution paradigms based on \textbf{\textit{how and where internal computation unfolds}}: latent optimization, signal-guided control, and layer-recurrent execution. We also review structural, behavioral and representation-based evidence that supports the presence of implicit reasoning in LLMs. We further provide a structured overview of the evaluation metrics and benchmarks used in existing works to assess the effectiveness and reliability of implicit reasoning. We maintain a continuously updated project at: https://github.com/digailab/awesome-llm-implicit-reasoning.