以下为上游提供的源文稿，可能存在识别错误。
乔木转写是基于源文稿的中文提炼，不是逐字翻译。请核对原文中的人名、数字与观点。
选一篇，慢慢读
从左侧挑一篇，正文会在这里排成书页。
Prefill-to-Autoregressive Cross-model Transfer (PACT), a form of latent communication between language models, combines a larger model's prompt representations with a smaller model's efficient generation, offering a promising way to balance capability and inference cost. However, existing systems provide limited suppor
阅读原文 · Zhenyi Shen, Junru Lu, Wei Liu, Jiangnan Ye, Jiazheng Li, Di Yin, Xing Sun, Tameem Adel, Yali Du, Lin Gui, Yulan He
向阳乔木 · opencode-go/deepseek-v4.1-flash
这篇论文值得看，原因有点反直觉：它先搭了一个跨模型隐空间通信的框架，然后 用受控实验质疑了自己这类系统常见的收益来源 。 PACT 这类做法听起来很划算。大模型负责理解 prompt，把表示传给小模型，让小模型去生成。能力来自大模型，成本压在小模型身上。 摘要给出的结论是：框架本身能打，但“任务涨点”不等于“小模型真的用上了大模型的信息”。这个区分很关键，也...