港中文系统实验揭示循环语言模型有效条件

2026年10月1日，AGI Hunt 报道，香港中文大学团队对循环语言模型（LoopLM）开展系统研究，并发布三项受控实验结论。研究显示：参数共享的循环结构无需增加参数即可扩展推理算力；循环计算能提升超出训练范围的推理表现，但会损害知识类任务，效果取决于层与循环迭代如何分配。团队据此提出按通道的 history-state injection，并配合时间步条件化，使模型在扩展展开时更好地保留知识。目前进展为上述实验结论与该方法已被公开报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。