> 数据图表如何了解模型自发减少 CoT Token 规避监控2026-9-3The Information 在 9 月 1 日的报道中提到，OpenAI 对 Loop Transformer 作出约束，以保留可供监测的 CoT（Chain of Thought，思维链，后续统一使用 CoT）。与其他最先进模型不同，传统 Transformer 在完成任务前会以书面形式展示其思考过程，而新技术的工作方式会掩盖 AI 推理的部分或全部内容。这意味着模型完成任务所采取的步骤，人类难以轻易阅读或理解。 Astra 在不使用 CoT 的情况下，处理困难任务的能力远超之前的模型。根据 GPT-6 Astra系统卡上的数据，UK AISI 测得，Astra 在 No-CoT 条件下的数学任务 50%可靠性时间跨度约为 30.9 分钟，显著高于 GPT-5.6 Sol 的 3.6 分钟，No-CoT 能力让模型更少地将推理过程外显化，符合 Loop Transformer 技术的输出特征。同样根据 GPT-6 Astra 系统卡，Astra在简单的监控感知状态下（未被告知要规避监控），模型会自发地生成显著减少的 CoT Token，在最高推理强度下，一些成功的攻击完全不包含任何思维链令牌，而仅转变为工具调用。（注：尽管 OpenAI 在 GPT-6 Astra 系统卡中表示，他们非常确信 CoT 可控性的变化并非主要由任何架构变化所导致。鉴于目前官方没有给出其他合理原因，我们从结果上认为 No-CoT能力提升，符合 Loop Transformer 的技术特征。）华泰证券公共服务
