北京
来源：新智元
编辑：桃子
给AI一道难题，不许写解题过程，只准交答案。
答不出来怎么办？
在题目后面，加上一长串毫无意义的点。
就这么一个操作，GPT-6 Astra在一项四跳推理测试中的准确率，从约10%升到了50%。旧AIME数学题上的表现，也从约60%升到了90%。
题目没变，没有补充知识，也没有递上解题提示。多出来的，只有填充Token。
这是Redwood Research在最新报告中，发现GPT-6 Astra背后推理的另一面。
一串……
让GPT-6突然开窍
先还原一下实验场景。
Redwood Research的研究人员给GPT-6 Astra出了一道需要连续推理四步的难题，
比如，1992年诺贝尔文学奖得主的出生日期是哪天？用这个日期去找对应届次的奥斯卡颁奖典礼，最佳女演员是谁？她又是哪天出生的？
难点在于，后一步必须拿到前一步的结果才能继续。第一步找错人，后面就会一路跑偏。
这正是「串行推理」：一环扣一环，不能把所有问题同时摊开来做。
此前测试的所有模型，在这类4-hop任务上准确率只有可怜的1%-3%。
然后研究人员做了一个看起来很傻的操作：在问题后面加了一串「............」。
什么也没问，就是一堆空白token。
Astra的准确率，从大约10%直接冲到了50%。
而对照组，Opus 4.5、Opus 5、GPT-5.6-Sol面对同样的空白token，几乎毫无反应。
只有Astra「看懂了」。或者说，它把那些空白当成了思考的空间。
数学题也涨分，但加点有上限
接下来，研究者把题目换成复杂算式。
多层括号，加减乘除交错，总计15个运算。模型需要处理中间结果，再把它们交给后续计算。
Astra再次表现出比其他受测模型更明显的提升。
不过，15个运算不等于15步串行推理：部分分支可以同时计算。这组测试考验的是嵌套计算能力，不能把运算数量直接当成思考深度。
竞赛数学也出现了类似现象。
研究者测试了两类题：一类将上世纪80年代的AIME题修改数字，以降低训练数据污染的影响；另一类来自2024至2026年的AIME和HMMT。
报告概述中，旧AIME题的准确率从约60%升至约90%。在相关竞赛题测试里，填充Token的收益大约在8192 Token附近达到峰值。
点，并非越多越灵。换成HLE和LiveBench，大多数类别也有改善，但整体幅度更温和。
另外，「其他模型完全做不到」也说过头了。报告的统计检验发现，GPT-5.6 Sol在三个基准上同样呈现提升，只是幅度远不及Astra。
推理Token为零
不等于没动脑
看到这里，很容易冒出一个问题：研究者真的把Astra的推理关掉了吗？
报告脚注交代了实验设置。
由于当时API不支持Astra的reasoning:none，团队使用低强度推理设置，再通过开发者指令要求模型直接回答，禁止输出任何推理过程。
他们确认，所有输出中，API报告的推理Token数量均为零。
这个「零」很关键，但它只代表接口记录的推理Token为零，无法证明模型内部完全没有计算。
研究者还换了几种填充方法：连续数数、重复题目，以及句点。在这些测试中，效果大致相似。
位置也有讲究。填充放在题目之后能带来收益；放到题目之前，没有观察到同样的效果。
这与一种解释相符，模型需要先接触问题，后面的额外位置才有机会参与解题。
AI不写过程
人类怎么看懂它？
Redwood真正担心的，是思维链监控。
一种安全监控思路，是检查模型写出的推理内容，从中寻找危险计划、欺骗意图或违规迹象。
但如果相当一部分计算无需写成文字，这扇观察窗口就可能漏掉重要内容。
当然，这次实验没有展示Astra实施恶意行为，也没有证明它故意隐瞒。研究者指出的是一种风险：模型可能具备比文字记录所呈现的更强的内部处理能力。
这也会影响评测。只要求AI「直接回答」，就把分数当作其无思维链能力的上限，可能低估它。
为此，团队建议，未来的无推理评测加入填充Token测试，进一步探查模型在不输出思维链时能做到什么。
这次实验留下的问题，远比「提示词后面加多少个点」更大。
AI没写出来的过程，还有多少是我们没看见的？
参考资料：
https://blog.redwoodresearch.org/p/astra-is-much-better-at-reasoning
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