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AI 综述
Redwood Research 提出 NLS 深度(Natural-Language-rooted node-Separated depth),用于量化模型在不经过自然语言瓶颈的情况下能执行的串行认知量。该指标是对 GDM 论文中“不透明串行深度”概念的具体化,要求瓶颈节点由预训练先验初始化并输出自然语言(含代码、JSON、图像 patch),且不扩展输出空间,可在训练前仅凭架构与训练配方判定。作者认为 NLS 深度可与可监控性、无 CoT 能力追踪互补,但对其对后训练选择不敏感。
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- 来源：Redwood Research：Blog
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9月10日
Redwood Research：Blog一手
Redwood Research 提出 NLS depth：衡量模型不可言说串行推理的代理指标
Redwood Research 提出 NLS depth（Natural-Language-rooted node-Separated depth），用于量化模型在不经过自然语言瓶颈的情况下能执行的串行认知量，是对 GDM 论文中“不透明串行深度”概念的具体化。该指标要求瓶颈节点由预训练先验初始化并输出自然语言（含代码、JSON、图像 patch），且不扩展输出空间，可在训练前仅凭架构与训练配方判定。作者认为 NLS depth 可与可监控性、无 CoT 能力追踪互补，但对其对后训练选择不敏感。