大模型深度的诅咒:深层Transformer为何失效
深度2026年6月13日3 分钟阅读
研究发现,随着Transformer层数增加,模型深层表示的方差呈指数级增长,最终导致表示崩溃(Representation Collapse)。
本文编译自 The Curse of Depth in Large Language Models,版权归原作者所有。
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文章以 OpenAI 和 Anthropic 的评估事故为例,指出配置的边界不等于运行时的真实可达范围。智能体能动态选择步骤,因此治理需要覆盖运行时:通过遥测、事件关联、及时干预和独立审计四个属性,将可观测性转化为遏制能力。Langfuse 和 ClickStack 分别覆盖智能体层和基础设施层,共同支持这一闭环。