Suy luận tiềm ẩn là phương pháp trong đó mô hình ngôn ngữ quy mô lớn thực hiện quá trình suy luận ở trạng thái ẩn bên trong (không gian tiềm ẩn) thay vì theo chuỗi mã thông báo của ngôn ngữ tự nhiên.
Suy luận tiềm ẩn là một phương pháp nâng cao các bước suy luận ở trạng thái ẩn liên tục (không gian tiềm ẩn) bên trong mô hình, thay vì xuất ra quá trình suy luận dưới dạng văn bản như Chain-of-Thought và được cho là đã được Meta's Coconut và các nghiên cứu khác đề xuất từ năm 2024 trở đi. Mặc dù có thể xử lý các chuỗi suy luận dài đồng thời giảm chi phí tính toán bằng cách không can thiệp vào việc tạo mã thông báo, nhưng người ta đã chỉ ra rằng trong hoạt động thực tế vào năm 2026, quá trình suy luận sẽ vô hình đối với con người, gây khó khăn cho việc xác định nguyên nhân lỗi và gỡ lỗi chúng. Khi áp dụng phương pháp này trong thực tế, cần phải cân nhắc giữa giá trị về độ chính xác và chi phí so với khả năng áp dụng trong y tế, tài chính và các ứng dụng khác đòi hỏi khả năng giải thích và kiểm toán, đồng thời hoạt động kết hợp với Chuỗi tư duy thông thường được coi là một lựa chọn thực tế.