J-CoT: Chain-of-Thought in J-Space
J-CoT：在模型J空间中进行链式推理
🧭 递归推理 · J-space 接口 ★ 深度解读
University of Oxford · Imprint Lab · Stanford University
在Transformer的词汇索引坐标系中传递系数状态作为递归边界，替代显式文本或全量隐藏状态
📌 工作参考价值（4 点）
- Agent 多步推理中可引入 J-CoT 式隐状态接口，在不吐出完整文本的情况下传递中间信息，降低上下文长度与生成成本
- 利用预训练模型已存在的 J-space（词汇对齐的残差方向）作为记忆载体，在任务内循环传递知识，无需额外训练记忆模块
- 自适应终止策略（连续两轮 J-thought 变化 <2%）可用于 Agent 的停止条件，避免固定步数浪费计算，且易工程实现
- 若业务场景需要模型进行隐式多跳推理（如订单诊断、营销策略生成），可借鉴 J-CoT 的跨层系数运输机制，在冻结模型前提下增强推理深度