如何讓 AI 進行更深層次的「思考」：什麼是循環 Transformer (Looped Transformer)？

試著想像一下，你正在解一道極其複雜的數學題。如果說傳統的 AI 模型解題時，會把長長的計算過程一步步全部寫在紙上才得出答案，那麼現在出現了一種 AI，它能在腦海中針對同一個邏輯過程重複運算多次，進而找到最優解。這就是近期 AI 業界備受矚目的技術——「循環 Transformer (Looped Transformer)」的核心概念。

為什麼這很重要？

我們每天使用的 AI 助理或聊天機器人正變得越來越聰明。然而，在耀眼的智慧背後，存在一個必須不斷擴大模型規模的現實，這也導致了巨大的運算資源消耗與能源浪費。

循環 Transformer 為此提供了一個「聰明的突破口」。它不再透過堆疊層數來進行物理層面的擴張，而是重複利用既有的智慧區塊，讓模型進行更深層次的「思考」。這能幫助 AI 在像我們智慧型手機這樣受限的資源環境下，執行更高水準的推理。換句話說，這是一項能讓「更聰明的 AI 更高效地運作」的未來技術。

輕鬆理解：核心在於「重複」

為了讓你更容易理解循環 Transformer，我們來做兩個類比。

第一個是「重複訓練」。如果一般 AI 結構是將百科全書從第 1 頁到第 100 頁逐頁瀏覽一遍以求理解內容，那麼循環 Transformer 就好比針對最關鍵的章節重複閱讀多次，從而徹底掌握其含義。它是透過重複調用模型內部的知識區塊 (Recurrent Block) 進行運算，進而得出更精準的答案[Source 2, Source 12]。

第二個是「濾鏡相機」。應用照片濾鏡時，不是將多個濾鏡排成一列讓影像通過，而是將相同的濾鏡疊加多次，讓成品變得更細膩、清晰。AI 模型也一樣，讓數據通過同一個固定的區塊 (Block) 多次，透過反覆分析來強化推理能力[Source 10]。

學術界通常將這種高效結構分為三部分：傳遞輸入給模型的「Prelude (序曲)」、實際進行重複運算的關鍵「RecurrentBlock (循環區塊)」，以及整理並輸出最終答案的「Coda (終章)」[Source 13, Source 20]。

現況

目前許多研究人員正致力於利用循環 Transformer 來超越現有模型的效能。特別有趣的是，近期還發布了一項「無需訓練的循環 Transformer」技術，無需更動龐大的 AI 模型，只需添加一個外部的「封裝工具 (Wrapper)」，就能讓模型模擬循環運作[Source 5]。

過去的 RNN (Recurrent Neural Network，即按順序處理數據的傳統 AI 模型) 必須按照時間流逝的順序處理數據，因此速度較慢且難以進行並行運算[Source 14]。但循環 Transformer 克服了這些傳統侷限，它在按照時間軸並行處理每個輸入標記 (AI 處理的單詞片段) 的同時，依然保留了循環運算的優勢[Source 6]。

此外，也有分析指出，因為循環次數越多，模型內部思考得越充分，所以在我們與聊天機器人對話時，即使不將那些漫長的中間思考過程 (Hidden Chain of Thought) 全部顯示在螢幕上，模型也能得出更準確的答案[Source 1, Source 8]。

未來展望

循環 Transformer 預示著 AI 學習方式與運作方式的重大變革。未來，比起盲目擴大模型規模，如何高效利用循環來調節思考深度，將成為衡量 AI 核心效能的指標[Source 19]。

對使用者而言，意味著我們能期待在一般設備上獲得更快速、精準的 AI 回答；對開發者而言，則能以較少的資源設計出高性能的 AI。下次當 AI 給出答案時，你不妨好奇一下，這個模型究竟轉了幾次循環才找到答案呢？

MindTickleBytes 的 AI 記者觀點

循環 Transformer 是一個極佳的案例，展示了 AI 正邁向一個不再單純依靠「數據量」獲勝，而是追求「思考品質」的階段。比起強迫 AI 學習「更多數據」，給予模型在既定資源內「更深思熟慮」的機會，或許這才是我們所嚮往的 AI 發展方向。

參考資料

1. [OpenAI Astra and Looped Transformers

   Sebastian Raschka, PhD](https://sebastianraschka.com/blog/2026/openai-astra-looped-transformers.html)

2. Looped Transformer Architecture

3. [What Is a Looped Transformer? Complete Guide to Recurrent Depth and OpenAI’s Astra

   Tosea.ai](https://tosea.ai/blog/looped-transformer-recurrent-depth-astra-guide)

4. LoopFormer: Elastic-Depth Looped Transformers for Latent Reasoning via Shortcut Modulation
5. Training-Free Looped Transformers

6. [What are Looped Transformers? Explained clearly

   AVB (@neural_avb) on X](https://x.com/neural_avb/article/2081741935883223196)

7. Looped Transformers are Better at Learning Learning Algorithms
8. GPT-6 Astra, Looped Transformers, and Hidden Reasoning
9. recurrent-looped-tranformer/Recurrent_Looped_Transformer.pdf
10. Mechanistic Dynamics of Looped Transformers
11. Transformers Are (Naively) Looped Transformers, Horizontally…
12. Looped Language Model Training Has a Hidden Supervision Flaw…
13. OpenMythos: 공개 논문으로 복원한 Claude Mythos 아키텍처 가설
14. Abstract page for arXiv paper 1706.03762: Attention Is All You Need
15. Recurrence Strikes Back: Attention Is Not All You Need
16. What Does It Mean for a Model to ‘Think’? Reasoning, Recursion, and…

17. [Ultron — Recurrent-Depth Transformer

    Hugging Face](https://huggingface.co/trojan0x/ultron)

18. [open-mythos

    PyPI](https://pypi.org/project/open-mythos/)