مقاله Hierarchical Reasoning Model (HRM) یک معماری جدید برای حل مسائل استدلالی معرفی کرده که می‌تونه با پارامتر و داده کمتر، و مصرف GPU پایین‌تر به عمق محاسباتی بالاتری برسه.برخلاف مدل‌های زبانی مثل GPT که از روش Chain of Thought (CoT) استفاده می‌کنن و قدم به قدم جواب رو با متن تولید می‌کنن که می‌تونه کند و پر اشتباه باشه، HRM از دو ماژول استفاده می‌کنه: یکی برای برنامه‌ریزی انتزاعی و یکی برای محاسبات سریع و دقیق.در نتیجه HRM با فقط ۲۷ میلیون پارامتر و ۱۰۰۰ نمونه آموزشی تونسته روی Sudoku سخت ۷۴.۵٪ دقت بیاره، جایی که CoTها صفر بودن. توی بنچمارک ARC-AGI هم با دقت ۴۰.۳٪ بهتر از مدل‌های خیلی بزرگ مثل Claude 3.7 (۲۱.۲٪) یا o3-mini-high (۳۴.۵٪) عمل کرده.با قابلیت تفکر تطبیقی که چیزی مشابه مغزه‌، HRM خودش تشخیص می‌ده چقدر باید فکر کنه و روی مسائلی که لازم باشه بیشتر وقت می‌ذاره. HRM فعلاً بیشتر شبیه به یک proof of concept قویه، اما می‌تونه نقطه عطفی در مسیر AGI باشه.✅ آیا، مرجع تخصصی هوش مصنوعی🌐 Aia-ai.com🌐 @Aia_ir