技术深度解析
Apple CLaRa-7B-Instruct 深度解析：
连续潜在推理如何替代传统 RAG 架构
CLaRa-7B-Instruct 是 Apple 于 2025 年发布的新一代大语言模型架构，基于 Mistral-7B 微调。它引入了创新性的 Continuous Latent Reasoning（连续潜在推理） 机制。
arXiv:2511.18659 Apple Machine Learning Research
CLaRa-7B-Instruct 是 Apple 于 2025 年发布的新一代大语言模型架构，基于 Mistral-7B 微调。它引入了创新性的 Continuous Latent Reasoning（连续潜在推理） 机制。
CLaRa（Continuous Latent Reasoning approach）不仅仅是一个 LLM，它是一套完整的统一检索增强生成（RAG）框架。
通过共享的连续潜在空间，实现了检索与生成的端到端优化。
检索器与生成器目标不一致。
原始长文档消耗大量 Token 与显存。
离散的检索步骤阻断了梯度回传。
CLaRa 如何将长文档压缩为 Memory Tokens 并在潜在空间中推理
CLaRa 不直接对文档进行截断，而是使用 LoRA 适配器训练一个压缩器。该压缩器将原始文档转化为固定数量的 Memory Tokens（支持 16× 和 128× 压缩率）。
利用可微分的 Top-K 估计器（Differentiable Top-K Estimator），CLaRa 允许梯度从生成器的 Loss 回传至检索模块。
| 模型架构 | 压缩率 (CR) | F1 Score |
|---|---|---|
| PISCO | 16x | 58.55% |
| CLaRa Instruct | 16x | 63.90% |
| Mistral-7B RAG | 1x | 64.24% |
from transformers import AutoModel
# 关键点：trust_remote_code=True 是必须的
model = AutoModel.from_pretrained(
"apple/CLaRa-7B-Instruct",
trust_remote_code=True
).to("cuda")
output = model.generate_from_text(
questions=["Which genus is native to Mexico?"],
documents=[["Document content..."]],
max_new_tokens=64
)