曝 OpenAI Astra 采用循环深度实现隐空间静默推理

据 The Information 及多方转述，OpenAI 正在 Project Astra 中使用名为「循环深度」（recurrent depth，又称循环 Transformer）的新推理架构：同一信息在输出下一 token 前多次通过相同的 transformer 层，在隐空间中反复加工以改进答案，而非将思维过程外显为文本。多方一致认为该架构能带来性能提升和成本降低，但模型规模扩大后内部「思考」不会以外显思维链形式展示，引发安全与可解释性方面的内外部担忧。目前 OpenAI 未作官方回应。

已确认

• 多篇报道一致指出 OpenAI 及其他公司在使用循环 Transformer 类架构，且该架构会隐藏模型推理过程
• 据 The Information 报道，OpenAI 在 Astra 中利用了一项「neuralese」技术突破，同一文本/回合上循环处理而不输出显式思考过程；Astra 还被指首次触及网络安全红线
• 英国 AI 安全研究所已在 5 月报告中指出，这类技术可能「严重削弱当前的监控方法」\- 该技术在提升模型性能、降低成本方面有明确收益；Bindu Reddy 称这是巧妙的优化，预计使 Astra 比此前模型更便宜且性能更强
• Reddit 用户 @rickasaurus 转发指出，微软研究早在 6 月展示过可并行运行 K 个潜在块、R 次循环迭代的架构，但此前尚无前沿商业模型公开部署

尚未确认

• OpenAI 内部对安全性与可解释性的具体态度、以及实际部署范围，帖中仅有「内外部担忧」的说法，未见官方回应
• 「neuralese」技术突破细节目前仅有 The Information 一方说法
• Reddit 两条爆料帖（@Crazyscientist1024 称 Astra 实现「潜空间推理」，@Outside-Iron-8242 具体指向「循环深度」机制）本身即标注为未经证实的转述/推断，但与媒体报道相互印证
• 有推测称 Astra 可能实现了循环深度的并行化，或带来基准测试跳跃，属社区推断

为什么重要

• 监控模型思维链被视为当前 AI 安全领域一个「脆弱的安全机会」，多位顶尖 AI 研究员担忧该架构会破坏这一机制，使模型行为更难监控和解释，令 AI 对齐工作更加困难
• 性能与成本的收益，与安全可解释性的损失之间形成权衡，可能影响整个行业后续对推理架构与对齐工作的取舍

2026-09-02 ~ 2026-09-02 · 29 条相关

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