Pathway是否刚刚揭示了Andrew Curran预测的架构突破？其150M模型树立了ARC-AGI-1成本效率新前沿

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arc-agi memory-efficient post-transformer recurrent latent-reasoning cost-efficiency openai

摘要

Pathway的150M参数BDH-CQ模型在ARC-AGI-1上达到29.5%的准确率，每个任务成本仅为0.0007美元，创下新低，采用循环记忆和潜在推理，而非长token链。该架构或许正是Andrew Curran预告的突破，OpenAI研究员Lukasz Kaiser担任投资者和顾问。

Andrew Curran最近暗示了一项重大的内存效率架构突破，并非来自大型AI实验室，而是来自一个与OpenAI有关联的团队：https://x.com/AndrewCurran_/status/2072076893730349409 Pathway现已发布BDH-CQ：一个150M参数的后Transformer模型，在ARC-AGI-1上获得29.5%的分数，计算成本仅为每个任务0.0007美元，确立了新的成本效率前沿。它使用循环记忆和潜在推理，而不是基于长token的思维链。这其中的联系异常紧密：一种新的内存高效架构，在大型实验室之外开发，而OpenAI研究员、Transformer联合作者Lukasz Kaiser既是投资者又是顾问。这是否就是Curran所暗示的公告？
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