[CL]《Hierarchical Latent Prediction for Language Models》C Shi, T Pearce, M Tomar, S Sen… [Microsoft Research & University of Texas at Austin] (2026)

在大型语言模型预训练领域，避免长程推理中的误差累积是一个悬而未决的难题。过去的方法受困于对“下一步”的短视预测，本质原因是模型缺乏一个俯瞰序列全局结构的宏观视角，导致误差滚雪球式放大。

本文的核心洞见是：把一连串连续的底层状态重新看作一个更高层的抽象表征。由此，额外训练一个“高层动态模型”来直接进行大步长的未来预测，这一关键操作使长程依赖的建模成为可能。

这项工作留下的遗产是：一种不牺牲推理速度，又能将层级规划思想嵌入预训练的有效范式。它为后来者打开的新门是设计更多面向长程目标的宏观辅助任务，但尚未跨过的门槛是让模型自适应地发现并学习这种层级结构。

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