近日,Sapient Intelligence的研究团队开发出一种名为分层推理模型(HRM)的新型循环神经网络架构。该模型基于人脑的分层和多时间尺度处理机制,仅使用了2700万个参数,却在性能上超越了现有的DeepSeek和Claude模型。HRM通过其独特的架构设计,在保持训练过程稳定性和效率的同时,实现了深度计算能力,展现了在推理任务中的显著优势。这一突破为人工智能领域提供了一种更加高效且具备强大推理能力的解决方案。
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