700万参数击败DeepSeek R1等，三星一人独作爆火，用递归颠覆大模型推理

加拿大研究者提出微型递归模型（TRM），仅含700万参数，在Sudoku-Extreme等复杂推理任务中表现超越参数量达其万倍的大模型。TRM通过“起草-思考-修订”的多轮递归机制提升推理质量，并采用单网络、低层数、无自注意力架构，在保持低计算成本的同时实现更高泛化能力。实验显示其在Maze-Hard、ARC-AGI等基准上的准确率均显著优于前代HRM模型，展现出小模型高效推理的新路径。
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