微型遞迴模型 TRM

🎙️ Podcast EP.161｜微型網路遞歸推理：小模型的大智慧🧠 少即是多，簡約架構也能展現強大推理力。

當大型語言模型（LLMs）不斷擴張參數與規模時，一項名為 TRM（Tiny Recursive Model） 的研究卻反其道而行——以僅僅 700 萬參數的微型神經網絡，在數獨（Sudoku）與 ARC-AGI 等高難度推理任務上擊敗了更龐大的模型。

📌 本集重點：

• TRM 的核心理念：「遞歸推理」（Recursive Reasoning）＋「深度監督」（Deep Supervision）＝輕量卻強大的推理機制。

• 與 HRM 的比較：TRM 擺脫了層層堆疊的分層模型與複雜的數學假設（如固定點定理），讓推理更直接、更穩定。

• 性能亮點：

  • 僅兩層結構，即可完成多步邏輯遞進

  • 泛化能力強於大型模型

  • 以極低運算成本實現高效率解題

• 少即是多的啟示：
  模型設計的未來，或許不在「更大」，而在「更聰明」。

💡 核心啟示：AI 的智慧不在規模，而在結構與邏輯。TRM 證明了——真正的智能，或許藏在極簡之中。

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💬 你怎麼看「小模型」挑戰「大模型」這股新趨勢？你相信未來的 AI 會越小越聰明嗎？

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