Schmidhuber 谈 OpenAI「递归深度」：就是我 2015 年的思路
SchmidhuberAI · x · 2026-09-03
Steph Palazzolo 报道称 OpenAI 的 Astra 模型采用名为「recurrent depth（递归深度）」的新推理方式：它可改善成本与性能，但研究者担忧其会遮蔽模型的思考过程，使监控更困难。
Schmidhuber 回应称这本质上是他 2015 年论文《On Learning to Think》中的思路：该论文超越了他 1990 年神经世界模型中毫秒级逐帧的低效规划，在抽象概念空间中做规划与推理——控制器 C 是一个 RL 提示工程师，学会生成思维链，通过查询世界模型做抽象推理加速决策；其内部提示是自创的向量序列，无需对应自然语言。
所属事件:Schmidhuber 称 OpenAI 递归深度推理源于其 2015 年论文(3 条相关)→
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