IT之家 10 月 10 日消息，科技媒体 venturebeat 于 10 月 8 日发布博文，报道称三星高级 AI 研究院发布了名为微型递归模型（TRM）的开源 AI 模型，仅包含 700 万个参数，不过在数独、迷宫等特定的结构化推理任务上，表现媲美甚至超越了参数量为其 10000 倍的谷歌 Gemini 2.5 Pro 等顶尖大模型。
该 AI 模型由三星高级 AI 研究院（SAIT）高级 AI 研究员 Alexia Jolicoeur-Martineau 发布，成为 AI 领域“小模型”对抗“大模型”的趋势的重磅新案例。
该模型仅有 700 万参数，设计理念是极致简化复杂性。在架构方面，摒弃了分层推理模型（HRM）所依赖的双网络协作架构，转而采用一个仅有两层的单一模型。
其核心机制在于“递归推理”：模型对自身输出的预测进行反复迭代和修正，每一步都纠正前一步的潜在错误，直至答案收敛稳定。
TRM 通过这种方式，用迭代计算的深度模拟了庞大网络的复杂推理过程，实现了“以递归替代规模”的目标，从而在不牺牲性能的前提下，大幅降低了计算和内存成本。
尽管模型极小，TRM 在多个基准测试中展现了“以小博大”的惊人实力：
在 Sudoku-Extreme（极限数独）测试中，其准确率达到 87.4%；
在 Maze-Hard（困难迷宫）中达到 85%；
在衡量抽象推理能力的 ARC-AGI 测试中准确率为 45%；
ARC-AGI-2 的准确率为 8%。
尽管 TRM 使用的参数不到 0.01%，但这些结果仍然超过或接近几种高端大型语言模型的性能，包括 DeepSeek R1 、 Gemini 2.5 Pro 和 o3-mini 。
然而，一个重要的前提是，TRM 是专门为解决结构化、可视化的网格类问题（如数独、迷宫和特定解谜任务）而设计的，并非通用的语言聊天模型，它擅长在有明确规则的封闭环境中进行逻辑推理，而非开放式的语言生成。
TRM 的成功源于其刻意追求的“少即是多”极简主义设计。研究发现，增加模型层数或大小反而会导致在小数据集上出现过拟合，性能下降。其精简的双层结构与递归深度相结合，实现了最佳效果。
TRM 的代码、训练脚本和数据集目前已在 GitHub 上根据 MIT 许可证完全开源，企业和研究人员均可免费使用、修改和部署，甚至用于商业应用。
IT之家附上参考地址
GitHub Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks证券炒股配资网
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