新加坡AI初創(chuàng)公司Sapient Intelligence開發(fā)出層次推理模型(HRM),在復(fù)雜推理任務(wù)上匹配甚至超越大語言模型性能,同時(shí)顯著降低數(shù)據(jù)和內(nèi)存需求。該架構(gòu)模仿人腦雙系統(tǒng)運(yùn)作機(jī)制,通過高層抽象規(guī)劃模塊和低層快速計(jì)算模塊協(xié)同工作,避免了鏈?zhǔn)剿季S推理的局限性。在極難數(shù)獨(dú)和迷宮問題上,HRM僅用1000個(gè)訓(xùn)練樣本就達(dá)到近完美準(zhǔn)確率,而先進(jìn)語言模型完全失敗。