據媒體報導，OpenAI 即將發布的 Astra 模型採用了循環推理架構 recurrent depth（亦稱 looped transformer）。
與普通 Transformer 每生成一個 Token 固定穿過各層網絡不同，Astra 允許同一段資訊反覆經過同一組層，多輪計算後再輸出。字節跳動去年已公開類似路線。
其 Seed 團隊發布的 Ouro 是一種 Looped Language Model，同樣讓一組 Transformer 層循環運行，將更多計算內置於模型內部，使較小模型透過增加推理計算量接近更大模型的效果。
此架構帶來安全隱憂：部分推理發生在內部隱藏狀態，人類無法看到完整的文字記錄，更難以透過思維鏈檢查模型是否違規。
OpenAI 因此限制了 Astra 對 recurrent depth 的使用程度，保留可讀的思維鏈，並計劃加入額外的 CoT 監控。