OpenAIの新モデル「GPT-6 Astra」に採用された「再帰的深さ（recurrent depth）」技術を考察。従来のTransformerが層を一度ずつ通すのに対し、同一層をループさせて深く考える仕組みが、テスト時計算量（Test-Time Compute）をスケーリングさせる次世代AIの鍵となる。
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編集メモ: 次世代AIの性能向上には「計算量」の戦略的投下が重要であり、再帰的深さ技術など「いかに深く思考させるか」という推論エンジンの進化動向を注視する必要があります。
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