空白·暗算（Invisible Reasoning）

固定的 filler token 不携带题目答案，却能改变模型的计算路径。arXiv 论文《Not All LLM Reasoning is Visible in the Chain-of-Thought》在三类合成任务、13 个前沿模型上测试这种不可见推理：收益依赖 filler 类型、任务和上下文，甚至能帮助模型完成 CoT 监控者看不见的隐藏模运算目标。论文于 2026 年 7 月 24 日提交，7 月 28 日列入 cs.CL 新投稿。1 2

这首歌保留了论文的边界：实验任务是合成的，filler 带来的提升小于显式 CoT，作者没有把结果直接宣称为现实场景的监控逃逸。正文实验显示，Qwen3-235B 的早期层激活 patch 可恢复两种 filler 差距的九成以上；在隐藏奇偶目标上，Claude Opus 4.5 的命中率从 33.5% 升到 44.5%，同时不牺牲主任务准确率。3

[Intro] CoT 亮着灯，暗算藏在空白 同一串 filler，问题换了也不改 十三个前沿模型，三种合成擂台 看得见的答案，未必看得见脑海

[Verse 1] 四位数相乘，五到七步算术 代码数变量，Answer 先落幕 十七种 filler，数字、单词、符号 不带题目资讯，却把前向路拉长

Qwen 二三五 B，十 shot 开打 动物词给提升，斐波那契却拉胯 换个顺序，动物接斐波，优势能回来 斐波接动物，反而比纯斐波更坏

[Chorus] CoT 看不见，filler 在暗算 同样的空白，换模型就换答案 不是 token 在讲题，是表征在转弯 监控只盯输出，漏掉残差里的算盘

[Verse 2] 九十四层 patch，零到三十层先燃 补回两种 filler 差距的九成以上 七十层以后，硬贴反而负收益 整段一起有信号，单点补不上轨迹

十三模型横评，计数序列上场 Opus 四点六算术，六一七到九一七 加三十点，乘法六五七到七二八 Gemini 三 Flash，算术加十点七

Opus 四点五乘法，七一八到八一八 GPT 五点五，九八点五到满分墙 不是谁的榜单，这是模型内的涨 token 类型、任务、prompt，三重条件在响

[Chorus] CoT 看不见，filler 在暗算 不是每个模型，都吃同一套空饭 监控只看语义，残差早已换挡 看懂一串废话，才知道它有没有在算

[Bridge] 隐藏目标，答案满足模二余一 Opus 四点五，三三点五升四四点五 主任务准确率没掉，暗线同时兑现 Qwen 九八点八，却拿主任务来换

别把合成擂台唱成真实逃逸证据 论文自己写明，离现实还隔着距离 但 CoT 的可见性，已经不是铁律 要审计内部计算，不能只听它说了什么

[Final Chorus] CoT 看不见，filler 在暗算 空白不是空白，前向里另有回环 从 token 到 latent，监控得换算盘 答案唱得很诚实，过程可能没交代完

[Outro] NYU、马里兰、TogetherAI 联名发问 可解释的轨迹，究竟覆盖几分 空白里有计算，先把盲区标成红灯