论不透明串行深度的操作化

Redwood Research 提出 NLS depth（自然语言根基节点分隔深度），用于量化模型可执行的不出声串行认知量，作为不透明串行深度的一种可操作代理指标。该指标要求节点输出文本且由预训练先验初始化，可仅凭架构、训练配方和部署配置在训练前判定，并能区分当前自然语言 CoT 范式与全带宽 Transformer 等架构。