层级推理模型(HRM)是一种新型人工智能,它的推理方式更类似于人脑,采用快速部分处理细节,慢速部分进行全局规划。尽管它只有2700万参数,且学习所需的数据极少(仅需1000个例子),但在解决复杂的逻辑任务,如数独、迷宫和智力题方面表现出色。与大多数大型语言模型不同,它不需要冗长的推理步骤链或大量的训练数据,这使得其运算速度更快、成本更低且效率更高。对于用户而言,这意味着在一个小型、快速的系统中能够实现强大的推理能力,这种系统能够在普通硬件上运行,并且在解决困难问题时仍能超越更大的模型。
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https://github.com/sapientinc/HRM