arXiv 论文解析连续思维机器 CTM 的 ImageNet 分类机制
原文标题：Riding the Fixed-Point Curve: Image Classification in the Continuous Thought Machine
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论文研究连续思维机器（CTM）如何在 ImageNet 上分类图像。作者发现每个思考步骤是吸引但强非正规的映射，训练显著增强非正规性；神经状态沿一条由移动不动点构成的曲线演化。研究还发现注意力调度高度通用，跨图像打乱查询仅损失 7% 准确率，表明 CTM 用单一策略处理所有 ImageNet 图像。
- 问题
- 连续思维机器（CTM）在 ImageNet 上的分类机制此前未被解释。
- 方法
- 分析每个思考步骤的映射性质与神经状态轨迹，发现其由移动不动点构成的曲线，并检验注意力调度的通用性。
- 结果
- 跨图像打乱查询仅损失 7% 准确率；图像无关增量预测下一查询 R²=0.98（留出集）。
- 影响
- 揭示 CTM 用单一通用策略处理所有 ImageNet 图像，为理解与简化循环视觉模型提供依据。
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