CaLR借专家因果拓扑和隐式微分，在潜空间中以梯度引导方式修订推理过程。
推荐理由：方法不是重新生成整条思维链，而是在受因果拓扑约束的潜变量上动态纠错，试图兼得扩散模型全局修订与自回归模型的因果顺序。
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