Redwood Research 发文论证，潜在推理架构允许模型在隐状态中完成更多计算，可能削弱依赖可读思维链的监控。作者认为，可读推理形成的计算限制是现有监控的重要条件，COCONUT、full-bandwidth transformers、looped transformers 等路线可能绕开这一条件。文章在9月29日修订时收窄了结论；这是对架构发展方向的风险判断，不能据此认定所有潜在推理模型都无法监控。
推荐理由Redwood Research 系统论证了潜在推理架构为何会削弱思维链监控，并给出区分必要性与倾向性的分析框架，适合关注 AI 控制与可解释性路线的人参考。
作者发布 WorkspaceBench，一套评估激活到文本工具能否读取模型全局工作区（前向传播中的中间变量）的基准，共 3356 道题、27 个评测族，覆盖安全、逻辑推理与多跳计算，并包含面向单 token 输出工具的子集和专门的幻觉评测。基准基于 Qwen-3.6-27B 开发，作者预期可用于更大模型，但更小或更弱的模型可能需要调整。评测对象包括 Logit lens、J-lens、R-lens、Tuned lens 等单 token 读取器，以及 NLA、SAE、Patchscopes、Template lens、Oracle Lens 等多 token 读取器。作者发现单 token 方法难以呈现多 token 或组合性概念，而 NLA 虽能呈现大量工作区内容却极易虚构，几乎每条读出都含有与上下文矛盾的断言。
Lukas Finnveden 在 AI Alignment Forum 发文认为，向潜在推理架构的转变很可能削弱思维链（CoT）的可监控性，使 AI 监督更加困难。文章把 CoT 当前的价值分为两类：必要性，即模型不把计划说出来就无法完成目标；倾向性，即模型即使没必要也倾向于把推理写进 CoT。作者认为必要性论证更稳健，因为 CoT 是模型突破单次前向传播串行步数限制的唯一途径，且 RL 不会很快探索出高度非人类的 CoT 用法。潜在推理架构会缩小甚至消除有 CoT 与无 CoT 能力之间的差距：COCONUT 完全用连续潜在思维替代文本 CoT，full-bandwidth transformer 在 CoT 之外并行增加潜在通道，looped transformer 则在文本瓶颈之间大幅增加串行深度。
Toby Ord根据OpenAI公开图表估计，智能体数量扩大10倍的效果约相当于单个智能体增加3至5倍推理token。三个基准得到的协作扩展参数约为0.48至0.68，与部分人类团队和递归自我改进模型的估计相近。作者认为集群目前主要用更高成本换取速度，并讨论该参数对智能爆炸模型的影响。推算只覆盖三个基准和最多16个智能体，不能直接外推到大规模集群；9月27日修订已删除一项关于另一张扩展图的推测。