Một mô hình AI mới, được trình bày chi tiết trong bài báo "Suy nghĩ Không Dùng Từ Ngữ," giới thiệu Abstract-CoT, một phương pháp sử dụng 64 ký hiệu trừu tượng độc đáo để cải thiện hiệu quả giải quyết các bài toán toán học. Những ký hiệu này, không liên quan đến bất kỳ ngôn ngữ con người nào, cho phép mô hình thực hiện suy luận sơ bộ trước khi đưa ra câu trả lời, giảm đáng kể số lượng token cần thiết cho việc suy luận trên chuẩn MATH-500 lên đến 11,6 lần mà không làm giảm độ chính xác. Phương pháp này cũng nâng cao hiệu suất trên các bài kiểm tra AlpacaEval và hiệu quả trên nhiều dòng mô hình khác nhau, bao gồm Qwen3-8B, Qwen3-4B và IBM Granite 4.0 Micro. Các ký hiệu phát triển các mẫu sử dụng tương tự như ngôn ngữ tự nhiên, với việc tái sử dụng thường xuyên một vài ký hiệu, cho thấy sự suy luận có cấu trúc thay vì đầu ra ngẫu nhiên.