新加坡初創(chuàng)企業(yè) Sapient Intelligence 近期揭曉了一項(xiàng)人工智能領(lǐng)域的突破性進(jìn)展——層次推理模型（HRM）。這一創(chuàng)新架構(gòu)在應(yīng)對(duì)復(fù)雜推理挑戰(zhàn)時(shí)，展現(xiàn)出了與大型語言模型（LLMs）相當(dāng)甚至更優(yōu)的性能，而其數(shù)據(jù)處理需求和模型尺寸卻遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)模型。HRM 的設(shè)計(jì)理念深受人類大腦啟發(fā)，旨在模擬人類多樣化的思維模式，以實(shí)現(xiàn)高效推理。aJh28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

傳統(tǒng)的 LLMs 在處理復(fù)雜問題時(shí)，往往依賴于鏈?zhǔn)剿季S（CoT）策略，即通過一系列文本步驟逐步推導(dǎo)答案。盡管這種方法在一定程度上增強(qiáng)了模型的推理能力，但其固有的局限性也不容忽視。鏈?zhǔn)剿季S高度依賴于預(yù)設(shè)的步驟，一旦某個(gè)環(huán)節(jié)出錯(cuò)，整個(gè)推理鏈條就可能斷裂。鑒于此，Sapient Intelligence 的研發(fā)團(tuán)隊(duì)開創(chuàng)性地提出了“潛在推理”的概念，使模型能夠在非文本形式的抽象空間內(nèi)完成推理過程。aJh28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

HRM 的核心在于其獨(dú)特的雙層結(jié)構(gòu)：高層模塊負(fù)責(zé)進(jìn)行宏觀且抽象的規(guī)劃，而低層模塊則負(fù)責(zé)執(zhí)行具體且快速的運(yùn)算。這種層次分明的設(shè)計(jì)，使得 HRM 在執(zhí)行深度推理任務(wù)時(shí)，對(duì)輸入數(shù)據(jù)的依賴大幅降低。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，HRM 在解決抽象推理難題及復(fù)雜數(shù)獨(dú)挑戰(zhàn)中表現(xiàn)出色，充分證明了其處理高難度任務(wù)的強(qiáng)大實(shí)力。aJh28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

除了推理準(zhǔn)確性，HRM 在速度方面也實(shí)現(xiàn)了顯著提升。據(jù) Sapient Intelligence 創(chuàng)始人王冠介紹，在執(zhí)行特定復(fù)雜推理任務(wù)時(shí)，HRM 相較于傳統(tǒng)方法，任務(wù)完成時(shí)間縮短了百倍之多。這意味著，HRM 能夠在資源有限的邊緣設(shè)備上高效運(yùn)行，為企業(yè)節(jié)省了大量時(shí)間和成本。aJh28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

HRM 的成功，不僅是對(duì)當(dāng)前大型語言模型的一次有力挑戰(zhàn)，更為人工智能的未來指明了新的方向。Sapient Intelligence 正致力于將這一創(chuàng)新架構(gòu)拓展為更廣泛適用的推理解決方案，并計(jì)劃將其應(yīng)用于醫(yī)療診斷、氣候預(yù)測、機(jī)器人技術(shù)等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。這一發(fā)展趨勢預(yù)示著，未來人工智能的發(fā)展，或許將更加注重模仿人類大腦的結(jié)構(gòu)與功能，而非單純追求模型規(guī)模的擴(kuò)大。aJh28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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