研究：循环深度模型减循环致拒绝行为消失

2026年10月14日，arXiv Artificial Intelligence 发布 Seyedarmin Azizi 等作者的研究，考察循环深度语言模型在运行时减少循环次数对安全拒绝行为的影响。研究发现，减少循环虽更便宜更快，但安全性损失大于其他任何被测指标。以 Ouro-1.4B-Thinking 为例，在训练深度一半时仍能解出 0.692 的 GSM8K 数学题（全深度为 0.775，保留 89% 准确率），但协助有害请求的比例从 0.038 升至 0.205，高出 5.3 倍。研究还称两种运行时补救无效：模型的提前退出规则不会对有害请求投入更多循环，按请求选择深度也无法挽回损失。标准安全训练只能靠拒绝 0.865 的无害请求来让浅层模型安全，而在随机深度上训练，单循环时有害与无害拒绝的分离度为 +0.399，对比 +0.118。目前该研究为最新进展，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。