Looped LLM 与深度缩放：解析 Claude Mythos 的架构演变
文章基于作者在 ByteDance Seed 的研究经历，探讨了 Looped LLM 架构的起源与演进。作者通过分析 Anthropic 发布的 Claude Mythos 在 GraphWalk BFS 基准上的异常表现，指出 Looped 架构在多跳推理和状态追踪上的优势。文章进一步深入讨论了 Looped LLM 在扩展至 10T/100T 规模时面临的深度稳定性、推理效率和 FLOPs 有效性的三大挑战，并对比了 RNN 视角与 Parallel Looped Transformer 等解决方案。