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科学家刚刚开发了一种以人脑为模型的新AI - 在推理任务上，它胜过像chatgpt这样的LLM
层次推理模型（HRM）系统的建模是建立人类大脑处理复杂信息的方式，并且在臭名昭著的难以基础的基准中优于领先的LLM。
来源:LiveScience科学家开发了一种新型的人工智能（AI）模型，该模型可以与大多数大型语言模型（LLM）等大多数的理论推理，从而在关键基准中提供了更好的性能。
人工智能新的推理AI，称为层次推理模型（HRM），灵感来自人脑中的层次结构和多时间处理 - 不同的大脑区域将信息整合到不同持续时间（从毫秒到几分钟）中。
层次和多时间计算处理新加坡AI公司Sapient的科学家说，这种推理模型可以取得更好的性能，并且可以更有效地工作。这要归功于需要更少的参数和培训示例的模型。
科学家在6月26日上传到Preprint ARXIV数据库（尚未经过同行评审）的一项研究中说，HRM模型在使用1,000个培训样本的同时具有2700万个参数。相比之下，大多数高级LLM具有数十亿甚至数万亿个参数。尽管尚未公开确切的数字，但一些估计表明，新发布的GPT-5具有3万亿至5万亿个参数。
arxiv 一些估计AI
研究人员在ARC-AGI基准中测试了HRM时，该研究旨在测试模型与实现人工智能（AGI）的近距离检查，该系统取得了令人印象深刻的结果。
Arc-Agi基准 人工通用情报HRM在Arc-Agi-1中得分40.3％，而Openai的O3-Mini-High为34.5％，Anthropic的Claude 3.7和15.8％的DeepSeek R1为21.2％。在更严格的ARC-AGI-2测试中，HRM得分为5％，而O3-Mini-High的3％，DeepSeek R1的1.3％和Claude 3.7的0.9％。
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