benchmark-efficiency

本文介绍了BDH-CQ，一个150M参数规模的推理模型，它将上下文学习与循环潜在推理相结合，在ARC-AGI-1上以极低的推理成本实现了29.5%的pass@2，确立了新的成本-精度前沿。