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编辑｜山辉


十多年前，Ilya Sutskever 说过这么一句话。

「模型就是想学习。」



Dario Amodei 在采访中转述 Ilya Sutskever 的说法。图源：Dwarkesh Podcast。

只要解决好数据和算力的问题，模型会自己找到学习的方法。

后来发生的事情我们都知道。模型越做越大。训练数据越用越多，算力投入一路上涨，模型能力被一层层解锁。

但当研究者把目光聚焦在循环网络和隐空间上时，一切都变了。

循环模型能够在隐空间中反复计算，按照设想，同一组网络层多运行几轮，模型就能获得更多计算时间，遇到难题也可以多「想」一会儿。

但现实并不如此美好。

不少模型只擅长使用训练时见过的循环深度，如果再让它多算几轮，它就可能开始在错误的路上狂奔。

因此，有人戏言：有些模型，就是不想学。



靠「多说」来「多想」

点开一个大模型的「深度思考」，你会看到长长的文字。

这里面看上去有很多「废话」，模型总在一边尝试一边推翻，有时候还会说出「我需要重新思考这个问题」。

这展现了模型的推理过程，虽然不能直接当作模型内部的完整计算过程来看，但也说明了，当前 Transformer 解决难题最成熟的办法，就是让模型一边说一边想。

因为标准 Transformer 有点像一栋楼层固定的大楼。

信息从一楼进入，依次经过每一层，最后从顶楼出来。无论面对的是「1+1 等于几」，还是一道复杂的数学证明，每次生成下一个 Token 时，它走过的网络深度基本相同。

一趟不够怎么办？那就多走几趟。

模型先生成一个 Token，再带着此前的上下文进入下一轮计算。输出越长，同一套网络被调用的次数越多，模型也就多了几次拆解问题、检查答案和修订答案的机会。

这套办法相当好用。它让原本网络深度固定的 Transformer，也能根据题目难度灵活分配计算量：简单问题少说，复杂问题多说，实在不行就自己的几个答案来回打架。

不过，这种思考方式也有点不方便。

模型内容存在的是高维连续的隐状态，因为中途必须要「说」，所以许多中间计算也要被组织成一条可以输出的序列。哪怕某些步骤根本没有说出来的必要，模型也得先生成点什么，才能继续往下走。

于是，另一条路出现了。

直接在网络层循环

循环模型的想法很直接。

既然走一遍网络不够，那就回到某些网络层再走一遍。每循环一次，模型都会更新一轮隐状态，复用的还是原来那组参数。



思维链通过生成 Token 串联多次计算；隐空间循环则让隐藏状态在同一组网络层中反复更新。图源：Tilde Research。

Universal Transformer、Deep Equilibrium Model 以及近年的循环 Transformer，都在琢磨同一个问题：能不能让模型根据题目难度，自行决定要在脑内转几圈？

好像还真行。

2025 年的一项潜在推理研究把循环深度模型扩展到 35 亿参数，并用 8000 亿 Token 进行训练。测试时，研究者让同一个计算模块多运行几轮，模型在部分推理任务上的表现确实继续提高，最多能够利用相当于 500 亿参数模型完成一次前向传播的计算量。



随着测试时循环次数增加，模型在 GSM8K、HumanEval 等任务上的表现继续提高；不同任务在不同深度趋于饱和。

但这个计算轮数并不是越大越好。

2025 年发布的循环语言模型 Ouro，早期曾尝试使用8 轮循环训练，但很快出现损失尖峰和梯度振荡。研究者随后将主要训练阶段的循环深度降至4 轮。

在测试阶段，又把循环次数继续增加到 8 轮，但额外计算却没有换来更好的答案。

以 1.4B 参数的 Ouro-Thinking 为例，它在 AIME 2024 上的成绩从第一轮的 0 分逐步上升，在第四轮达到 65 分；继续转到第八轮，成绩又掉到了 38.67 分。



也就是说，多出来的轮数都在帮倒忙。

还差什么

目前，循环模型要跨过的坎，大致有三道。

第一，理论上能不能算：共享同一组参数、循环更新隐状态，是否足以表达复杂的计算过程？

第二，模型能不能真正学会这一计算方式；

第三，训练结束后，模型在推理阶段能不能继续稳定地「算下去」。

第一点已经有了不少乐观结果，麻烦更多集中在后两道。

反复调用调用会导致误差累积，循环次数增加后，隐状态可能看起来很稳定，但实际无法支撑结果。

2026 年的 Parcae 研究便发现，循环语言模型容易出现残差爆炸和损失突然上升。

重新设计循环过程中的稳定机制后，模型的验证集困惑度最多降低了6.3%；扩展到 13 亿参数时，也在固定参数量和数据量下超过了传统 Transformer 基线。



普通循环基线的循环状态范数迅速爆炸，训练损失随后停止下降；加入稳定机制的 Parcae 和残差归一化模型则保持稳定。

这个结果让「模型不想学」的故事有了一点转机。

今天的标准 Transformer 已经拥有一整套磨合多年的训练装备：残差连接、归一化、初始化方法、学习率策略和优化器，实操起来都很熟。

相比已经磨合多年的标准 Transformer，大规模循环语言模型的训练配方仍远未成熟。

架构、优化器、损失函数和中间监督应该怎样搭配，可能还需要摸索出更顺手的组合。

https://blog.tilderesearch.com/blog/one-layer-deeper