Redwood 报告：填充无意义 token 大幅提升 GPT-6 推理

Redwood Research 发布评测报告，发现在 GPT-6 Astra 的问题后附加大量无意义填充 token（如一串省略号）并要求直接作答时，其四跳推理准确率从 10% 飙升至约 50%，而其他受测模型几乎无反应。研究认为这揭示了模型可能利用填充 token 进行隐藏计算，意味着对思维链的监测手段可能因此失效。

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