recurrent

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。

本文介绍了J-CoT，一种循环推理框架，它使用词汇索引系数（J-thoughts）作为中间接口，在数学、科学、编程和路径推理任务上实现改进的推理性能，而无需完全语言化或密集的隐藏状态循环。

本文介绍了 CosmicFish-HRM，这是一个紧凑的 8277 万参数语言模型，配备层级推理模块，在推理过程中动态分配推理计算资源，并根据输入复杂度学习何时停止。