Biarkan AI berpikir dengan simbol-simbol yang tidak bisa dipahami manusia, jawaban tetap akurat tetapi 12 kali lebih cepat

Berita dari CoinWorld, dilaporkan oleh OneMillion_AI, makalah 「thinking without words」 mengusulkan metode abstract-cot, dengan memperkenalkan 64 simbol abstrak yang sama sekali baru ke dalam daftar kosakata model, simbol-simbol ini tidak terkait dengan bahasa manusia mana pun. Sebelum menjawab pertanyaan, model akan terlebih dahulu mengeluarkan sebaris kecil simbol ini sebagai draf, langsung memberikan jawaban, melewati proses penalaran bahasa alami tradisional. Dalam eksperimen soal matematika math-500, jumlah token dari proses penalaran dikompresi dari ratusan menjadi puluhan, penggunaan token berkurang hingga 11,6 kali lipat, tingkat keberhasilan tetap sama. Eksperimen mencakup tiga keluarga model qwen3-8b, qwen3-4b, dan ibm granite 4.0 micro, hasilnya konsisten. Ke-64 simbol ini secara spontan terbentuk selama pelatihan dengan pola penggunaan yang mirip bahasa alami, beberapa simbol sering digunakan kembali, sebagian besar simbol muncul sesekali, distribusinya sesuai dengan pola kata umum dalam bahasa manusia. Setelah urutan simbol diacak, tingkat akurasi menjawab menurun secara signifikan, menunjukkan bahwa model telah belajar menggunakan “kode” ini untuk melakukan penalaran yang terstruktur.