Hierarchical Reasoning Model
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新型分层推理模型实现高级人工智能能力
研究人员推出了一种新颖的循环神经网络架构——分层推理模型（HRM），旨在增强人工智能的推理能力。与传统的思维链方法不同，HRM采用一个由抽象规划和详细计算组成的双模块系统，能够在没有明确中间监督的情况下，通过单次前向传播执行复杂任务。该模型仅有2700万个参数，在数独和迷宫导航等任务上表现出色，并在抽象与推理语料库（ARC）基准测试中超越了更大的模型，预示着通用推理系统取得了重大进展。
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开源 Mimir v1 模型使用道德数据实现前沿性能
研究人员推出了 Mimir v1，这是一个基于分层推理模型 (HRM) 架构构建的 10 亿参数语言模型。该模型在英语方面取得了有竞争力的性能，并在仅使用允许的训练后数据的情况下，在丹麦语方面设定了新的最先进水平。Mimir v1 在 161 个多样化数据集上进行了训练，并在 20 项基准测试中展示了与 Qwen 3.5 4B 和 Gemma 4 E2B 等更大模型相当的性能。
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DFM Mimir v1：一个在道德数据上训练的 1B 参数模型达到了丹麦的 SOTA
一个名为 Mimir v1 的新型 10 亿参数语言模型已被开发出来，它采用了分层推理模型 (HRM) 架构。该模型值得注意的是，它仅在允许的数据上进行训练，在丹麦语性能上达到了新的技术水平，同时在英语方面也保持了竞争力。Mimir v1 在 161 个数据集的混合体上进行了训练，其性能与 Qwen 3.5-4B 和 Gemma 4-E2B 等更大模型相当。