Depth（深度）在 AI 领域既指神经网络的层数与计算纵深，也衍生出「递归深度」「信任分层」等工程与研究概念。随着模型推理和智能体控制问题升温，深度正从单纯的结构参数，变成平衡能力与可控性的核心设计维度。
Depth 的近期进展
当前焦点与观察点
Depth 相关讨论目前集中在三个方向。其一是计算深度与推理效率的置换：循环深度、自适应深度等方法试图用「更深的计算」替代更多参数或更多采样步数，但代价与收益的边界仍在摸索。其二是可控性与透明度：recurrent-depth 模型可能隐藏推理过程，与 AWS 的 Trust in Depth 形成对照——前者暴露了深度带来的可观测性问题，后者尝试用分层信任机制化解自主性与控制的矛盾。其三是深度作为工程隐喻向多领域扩散，从智能体权限设计到代码架构治理，都在借用「分层纵深」的思路。
值得观察的是，如果递归深度模型被更广泛采用，显式思维链监控的有效性可能被削弱，安全评估工具是否跟上将成为关键变量；同时，深度换步数、深度换自主性的各类权衡方案，谁能在真实任务中稳定胜出，还需要更多可复现的基准验证。