Sapient Intelligence发布的Hierarchical Reasoning Model（HRM）引发热议：
• HRM仅用2700万参数和1000个训练样本，能有效解决复杂推理任务如数独和迷宫路径规划，且无需预训练或Chain-of-Thought数据。
• 在ARC（人工通用智能关键基准测试）中表现优于许多参数更多、上下文窗口更长的大型模型。
• 核心架构采用双模块设计：低层模块负责快速、细节计算，高层模块负责慢速、抽象规划，实现多时间尺度的分层推理。
• 该模型体现了类大脑的时间分层处理，兼顾计算深度与训练稳定性，具备普适计算和通用推理潜力。
• 社区讨论聚焦其高效性与创新性，也有声音质疑其突破性，认为数独等问题传统算法早已能解决，期待更多实际应用和公开在线演示。
• 相关深入解读链接：medium.com/intuitionmachine/the-hierarchical-reasoning-model-through-the-lens-of-quaternion-process-theory-thinking-fast-and-1fc948dad97f
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