■ HRMの概要
- 名称: Hierarchical Reasoning Model（HRM）
- 特徴: わずか2700万パラメータの超小型AI。
- 開発元: シンガポールのSapient Intelligenceと清華大学。
■ HRMの構造と機能
- 構造: 人間の脳の階層的処理にヒントを得ており、以下の2つの再帰的モジュールで構成されています。
- 高レベルモジュール: 抽象的な計画を立案。
- 低レベルモジュール: 詳細な計算を高速で実行。
- 利点: この構造により、標準的な再帰型ニューラルネットワークが抱える早期収束の問題を回避し、計算深度を大幅に増加させている。
■ 実験結果
- トレーニング: わずか1000件のトレーニングデータを使用し、事前学習やChain-of-Thought（CoT）といった手法は不使用。
- ベンチマーク: AGIを評価するベンチマーク「ARC-AGI-1」と「ARC-AGI-2」で優れた精度を達成。
- 得意なタスク: 数独パズルや迷路探索など、既存のAIにとって困難なタスクで高い正答率を記録。
■ 結論
- 示唆: このモデルは、大規模なLLMに匹敵、あるいはそれを凌駕する可能性を示唆している。