研究揭示循环 Transformer 逐迭代执行算法步骤机制
原文标题：Inside the Loop: A Mechanistic Study of Weight-Tied Transformers on Depth-Bound Algorithmic Tasks
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论文研究权重共享的循环 Transformer 在深度受限算法任务上的机制，以有向置换遍历为测试任务。发现存在最小有效深度，超过后权重绑定程度成为决定因素：四层块迭代八次的循环模型稳定解题，同有效深度的非绑定模型则失败。探针显示循环模型逐节点推进形成阶梯，可视为迭代式程序学习器。
- 问题
- 循环 Transformer 每次迭代究竟在算什么，是否只是模拟更深的非绑定堆叠。
- 方法
- 以有向置换遍历为可控测试任务，结合探针与残差流干预分析逐迭代计算。
- 结果
- 四层块迭代八次的循环模型在所有随机种子下解题，同有效深度的非绑定模型全部失败。
- 影响
- 权重绑定本身是深度受限算法任务的关键，为省参数的长程推理架构提供依据。
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