近期,Sapient Intelligence发布、开源了一个名为“分层推理模型”(Hierarchical Reasoning Model,HRM)的类脑 AI 模型,灵感来源于大脑的层级计算与多时间尺度调控机制:两个核心模块,高层模块 H:负责慢速的全局思考、策略规划。低层模块 L:处理快速的细节执行、局部推理。这就像人脑中前额叶(高层)与运动皮层(低层)的协同工作:H 提供目标,L 执行细节。关键机制:“层级收敛”:每个高层步骤引导多个低层步骤,形成“嵌套推理”。一步梯度近似训练法:避开传统 RNN 的时间反向传播(BPTT)难题,显著提升效率。自适应计算时间 ACT:根据任务复杂度自动调整推理“深度”,用更少的计算完成更聪明的推理。压倒性成绩:仅靠1000条训练数据!HRM 的意义远超解决数独或迷宫,代表了 AI 发展的三大转变:告别暴力计算传统观点认为 AGI 需更大模型和更多数据。HRM 证明,优雅的、受脑启发的架构可以以小博大,击败 1000 倍规模的对手。这可能重塑 AI 竞赛方向。从模式匹配到真正推理大多数 LLM 是高级模式匹配器,依靠海量文本预测下一个词。HRM 通过学习通用算法,展现真正逻辑推理能力,更接近人类智能。高效与可及性2700 万参数的模型可在笔记本电脑甚至手机上运行,无需大型数据中心。这将使强大推理工具更易获取,打破科技巨头垄断。#人工智能 #机器人 #马斯克 #奥特曼 #黄仁勋 @尹烨 @雷军 @红衣大叔周鸿祎
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