arXiv cs.AI· Han Wang, Ishwar B Balappanawar, Huan Zhang·· 29 天前AI 评分34
循环大语言模型（LoopLMs）的 CoT 可监控性研究
On the Chain-of-Thought Monitorability of Looped Language Models
AI 导读
研究发现循环大语言模型（LoopLMs）更深的循环深度会在压力测试中降低特定任务的 CoT 可监控性，但循环架构本身并未削弱监控能力。在 MonitorBench 的 8 项任务评测中，LoopLMs 相比参数量或有效深度匹配的非循环模型未表现出系统性的监控劣势。该下降现象也无法完全由任务难度、验证通过率或生成 token 长度解释。
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