표준 피드포워드 트랜스포머에는 언어화 가능하고 인과적으로 강력한 표현이 형성되는 중간 깊이 대역, 즉 전역 작업공간의 기능적 유사체가 존재한다는 최근 연구가 있다. 이 논문은 별개 층 스택 대신 순환으로 깊이를 구현할 때도 동일한 작업공간 기능이 나타나는지를 검증한다. 연구진은 가상 언롤링 어댑터로 야코비안 렌즈를 반복 아키텍처로 확장하고, 렌즈 피팅·판독·11개 인과 실험군으로 구성된 전체 작업공간 도구를 Ouro-2.6B(48층을 4회 루프)와 Huginn-0125(4층 코어를 16회 순환)에 적용해 Qwen3.6-27B(64개 독립층)를 기준선으로 비교했다. 각 아키텍처의 반복 부분에서 작업공간이 형성되지만 순환 방식에 따라 접근 방식이 달라졌다. Ouro는 매 루프마다 작업공간 내용을 재구성하며 선형 전달로는 루프 경계를 넘어 내용을 옮길 수 없어 쓰기와 절제가 남은 모든 루프에 걸쳐야 한다. Huginn은 16회 순환 전체에 걸쳐 내용을 전달하지만 읽기·쓰기·절제는 약 2회 순환의 슬라이딩 윈도우 내에서만 작동했다.

• •순환(루프) 방식으로 깊이를 구현한 트랜스포머에서도 전역 작업공간 기능이 형성되는지 검증
• •가상 언롤링 어댑터로 야코비안 렌즈를 반복 아키텍처(Ouro-2.6B, Huginn-0125)로 확장
• •두 모델 모두 반복 부분에서 작업공간이 형성되지만 접근 방식은 서로 다름을 발견
• •Ouro는 매 루프마다 내용을 재구성해 쓰기·절제가 남은 모든 루프에 걸쳐야 함
• •Huginn은 16회 순환 전체에 내용을 전달하지만 읽기·쓰기는 약 2회 순환 윈도우 내로 제한