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700万参数击败DeepSeek R1等,三星一人独作爆火,用递归颠覆大模型推理

700万参数击败DeepSeek R1等,三星一人独作爆火,用递归颠覆大模型推理

700万参数击败DeepSeek R1等,三星一人独作爆火,用递归颠覆大模型推理

来自加拿大蒙特利尔三星先进技术研究所(SAIT)的高级 AI 研究员 Alexia Jolicoeur-Martineau 介绍了微型递归模型(TRM)。这个 TRM 有多离谱呢?一个仅包含 700 万个参数(比 HRM 还要小 4 倍)的网络,在某些最困难的推理基准测试中,

来自主题: AI技术研报
8171 点击    2025-10-10 13:08
400万人围观的分层推理模型,「分层架构」竟不起作用?性能提升另有隐情?

400万人围观的分层推理模型,「分层架构」竟不起作用?性能提升另有隐情?

400万人围观的分层推理模型,「分层架构」竟不起作用?性能提升另有隐情?

还记得分层推理模型(Hierarchical Reasoning Model,HRM)吗? 这项工作于 6 月份发布,当时引起了不小的轰动——X/Twitter 上的相关讨论获得了超过 400 万的浏览量和数万个点赞,剖析这项工作的 YouTube 视频观看量也超过了 47.5 万次。

来自主题: AI技术研报
7908 点击    2025-08-18 12:36
只用2700万参数,这个推理模型超越了DeepSeek和Claude

只用2700万参数,这个推理模型超越了DeepSeek和Claude

只用2700万参数,这个推理模型超越了DeepSeek和Claude

像人一样推理。 大模型的架构,到了需要变革的时候? 在对复杂任务的推理工作上,当前的大语言模型(LLM)主要采用思维链(CoT)技术,但这些技术存在任务分解复杂、数据需求大以及高延迟等问题。

来自主题: AI技术研报
7068 点击    2025-07-01 10:26