nur ein kurzes Update: Wir haben es geschafft, diese Ansprüche zu replizieren. Guans System erreicht 25 % bei ARC-AGI 1 mit 50 GPU-Stunden. Ich konnte den Code persönlich jedoch immer noch nicht prüfen, aber, es sei denn, es wird irgendwie geschummelt, scheint dieser Ansatz ARC-AGI-Instanzen mit relativ wenig Rechenleistung zu verallgemeinern.
Guan Wang
Guan Wang21. Juli 2025
🚀Einführung des hierarchischen Denkmodells🧠🤖 Inspiriert von der hierarchischen Verarbeitung des Gehirns, bietet das HRM eine beispiellose Denkfähigkeit bei komplexen Aufgaben wie ARC-AGI und Experten-Sudoku mit nur 1k Beispielen, ohne Vortraining oder CoT! Entfesseln Sie den nächsten KI-Durchbruch mit Neurowissenschaften. 🌟 📄Papier: 💻Code:
Und um klarzustellen, bis ich Zeit habe, mich intensiv mit dem Papier zu beschäftigen, was ich bis mindestens zur Veröffentlichung von Bend2 nicht tun werde, ist das für mich immer noch LK-99 v2. Alles, was wir wissen, ist, dass, wenn wir sein Repository mit dieser Rechenleistung ausführen, die behaupteten Ergebnisse angezeigt werden. Es gibt viele andere Möglichkeiten zu schummeln.
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