arXiv 2026年10月6日作者提出潜推理的五项要求（有用、多样、可解释、可精化、高效），并给出基于学习潜空间中流匹配的配方FLaRe：用符号思维链训练VAE、对输入与潜码加扰动、把流训练集中在接近纯噪声处、答案读取器同时读加噪码与模型自身预测、再用自验证 rollout 自训练；探针显示FLaRe在五项要求上均优于Coconut、CODI、PCCoT，在算术基准上表现更好，并以约四分之一延迟达到显式思维链97%的准确率。作者提出潜推理的五项要求（有用、多样、可解释、可精化、高效），并给出基于学习潜空间中流匹配的配方FLaRe：用符号思维链训练VAE、对输入与潜码加扰动、把流训练集中在接近纯噪声处、答案读取器同时读加噪码与模型自身预测、再用自验证 rollout 自训练；探针显示FLaRe在五项要求上均优于Coconut、CODI、PCCoT，在算术基准上表现更好，并以约四分之一延迟达到显式思维链97%的准确率。FLaRe用流匹配在潜空间做推理，五项探针全面超越既有潜推理方法，并以四分之一延迟达到显式思维链97%准确率作者提出潜推理的五项要求（有用、多样、可解释、可精化、高效），并给出基于学习潜空间中流匹配的配方FLaRe：用符号思维链训练VAE、对输入与潜码加扰动、把流训练集中在接近纯噪声处、答案读取器同时读加噪码与模型自身预测、再用自验证 rollout 自训练；探针显示FLaRe在五项要求上均优于Coconut、CODI、PCCoT，在算术基准上表现更好，并以约四分之一延迟达到显式思维链97%的准确率。作者提出潜推理的五项要求（有用、多样、可解释、可精化、高效），并给出基于学习潜空间中流匹配的配方FLaRe：用符号思维链训练VAE、对输入与潜码加扰动、把流训练集中在接近纯噪声处、答案读取器同时读加噪码与模型自身预测、再用自验证 rollout 自训练；探针显示FLaRe在五项要求上均优于Coconut、CODI、PCCoT，在算术基准上表现更好，并以约四分之一延迟达到显式思维链97%的准确率。