#루프 트랜스포머

생각은 어디에 흐르는가 — Recurrent Looped Transformer와 보이지 않는 추론의 시대

2026년 9월 12일, 프린스턴의 Yifan Zhang이 16쪽짜리 기술 보고서를 공개했다. 이전 토큰의 내부 상태를 다음 토큰으로 계속 넘겨서, 문장이 길어질수록 계산 경로도 계속 깊어지는 트랜스포머다. 열흘 전에는 OpenAI의 GPT-6 Astra가 비슷한 '순환' 기법을 쓴다는 보도로 AI 안전 연구자들이 들끓었다. 이 특집은 RNN에서 트랜스포머, 생각의 사슬, 루프 모델로 이어진 35년의 흐름 속에서 RLT가 왜 나왔는지 풀고, 논문의 세 가지 설계 원칙을 하나씩 분해하고, 독립 실험이 보여 준 한계를 확인한 뒤, 모델의 생각이 글에서 벡터로 옮겨 갈 때 사람의 감시가 어떻게 되는지를 따진다. 인터랙티브 실험 4종과 논문 원본 그림을 함께 싣는다.