• ClipSaver
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks скачать в хорошем качестве

Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks 4 дня назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks

The paper proposes the Tiny Recursive Model (TRM), a streamlined approach to recursive reasoning designed to solve hard puzzle tasks like Sudoku, Maze, and ARC-AGI, problems where large language models (LLMs) often struggle. TRM is presented as a significant simplification and improvement over the existing complex Hierarchical Reasoning Model (HRM), which utilized two networks and relied on uncertain biological arguments and mathematical fixed-point theorems. In contrast, TRM operates using only a *single, small neural network**—specifically, a 2-layer model with just 7 million parameters—that recursively updates its latent reasoning feature and progressively refines its predicted final answer. This design successfully bypasses the need for complex theorems or dual networks. By utilizing deep supervision and efficient recursion, TRM achieves state-of-the-art generalization and test accuracy, significantly outperforming HRM and most LLMs on these benchmarks (e.g., obtaining **45% test-accuracy on ARC-AGI-1* and 8% on ARC-AGI-2) while requiring less than 0.01% of the parameters of massive models. https://arxiv.org/pdf/2510.04871

Comments

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5