新研究让模型自组计算图，测试时可比训练时更深推理
micahgoldblum · x · 2026-11-04
micahgoldblum 团队发布新论文与代码，方向是让模型自己组合（compose）计算图：通过路由干预（routing interventions）来引导模型行为。作者致谢主导工作的 arahmaniAR、SeanMcleish 及合作者。
论文提出的关键开放问题：
- 路由干预能否引导聊天模型中的欺骗等行为？
- 能否在测试时运行得比训练时更深，实现更潜层的推理（latent reasoning）？
作者称这只是迈向「模型自组计算图」的第一步。论文与代码均已开源。
所属事件:Library of Layers:让 Transformer 运行时自选层序(14 条相关)→
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