机器之心报道 编辑：泽南、陈陈 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。 近日，受到人脑分层和多时间尺度处理机制启发，来自 Sapient Intelligence 的研究者提出了分层推理模型（HRM），这是一种全新循环架构，能够在保持训练稳定 性和效率的同时，实现高计算深度。 具体来说，HRM 通过两个相互依赖的循环模块，在单次前向传递中执行顺序推理任务，而无需对中间过程进行明确的监督：其中一个高级模块负责缓慢、抽象的 规划，另一个低级模块负责处理快速、细致的计算。HRM 仅包含 2700 万个参数，仅使用 1000 个训练样本，便在复杂的推理任务上取得了卓越的性能。 该模型无需预训练或 CoT 数据即可运行，但在包括复杂数独谜题和大型迷宫中最优路径查找在内的挑战性任务上却取得了近乎完美的性能。此外，在抽象与推理 语料库 (ARC) 上，HRM 的表现优于上下文窗口明显更长的大型模型。ARC 是衡量通用人工智能能力的关键基准。 由此观之，HRM 具有推动通用计 ...