丹麦团队借 tool calling 提取 GPT-6 Astra 隐藏思维链
用 tool calling 把闭源模型的隐藏推理掏出来，首次拆解 GPT-6 Astra 的思维结构：推理更精简，但也更难被别人复用。
丹麦奥尔堡大学 AI 安全实验室与 Seafill 开源社区联合发表研究，用标准 API 的 tool calling（工具调用，让模型调用外部函数并返回结果的接口机制）诱导前沿闭源模型输出隐藏思维链。研究发现 GPT-6 Astra 的推理步骤更精简：它会省略基础算术和代数变形，只给出关键结论，类似人的心算；但这种压缩后的思维链给弱模型看时，对方更容易答错。
正文摘录
.jpg)  如今 Test-time scaling 正在极强地增益前沿大模型的推理能力。但 GPT、Claude 等最新闭源模型到底怎么 “想”，外界通常只能看到一个最终答案，或者一段被处理过的思维链，而真正具体的推理过程和原始思维链，被隐藏了起来。 最近，丹麦奥尔堡大学 AI 安全实验室与 Seafill 开源社区联合发表的工作 《Capable yet Parsimonious: Extracting and Characterizing Hidden Chain-of-Thought in Frontier Models》，尝试打开这个黑箱。