最新研究通过理论与实证分析揭示了单层Transformer模型在完成奇偶校验等复杂任务时的学习机制。研究表明，这类极简架构不仅能捕捉输入数据的配对关系，其训练动态还展现出与深层模型截然不同的特征。尤为值得注意的是，当整合思维链（Chain-of-Thought）技术后，模型性能获得显著提升。该发现对理解Transformer基础原理具有重要意义：一方面挑战了"模型深度决定能力"的传统认知，为高效轻量级模型开发提供新思路；另一方面证实了结构化推理方法对简单架构的增强作用，这对边缘计算场景下的AI部署具有实用价值。论文通过严格的数学推导和系统性实验，为神经网络可解释性研究提供了新范本。