SynLat 用句法对齐单元做文本-隐空间混合压缩，在约 44% 压缩率下保留 94.0% 的未压缩准确率
SynLat 把思维链压缩重新表述为表示保真度的分配问题：用成分句法把推理轨迹切成有序不重叠的句法对齐单元（SAU），由答案条件化的教师模型为单个压缩条件化学生模型生成渐进式 KEEP/LATENT 目标，隐单元映射到共享离散码本；推理时学生模型仅凭问题和压缩等级生成文本与隐符号混合的思维链。在两个 Qwen3 学生规模、Standard- 与 Long-CoT 任务组、三个压缩等级共 12 个任务组聚合中，SynLat 全部达到或超过最强基线，其中 11 个严格领先；MEDIUM 下总体领先 3.6/2.6 个百分点，HIGH 下扩大到 7.0/5.5 个百分点。