В конце июля вышла статья с описанием новой архитектуры для reasoning-моделей — Hierarchical Reasoning Model (HRM). В её основе — двухуровневая рекуррентная система с «быстрой» и «медленной» частями. Первая, рабочая, отвечает за мелкие и детальные вычисления, вторая — за что-то вроде выработки стратегии. Модель невероятно маленькая — всего 27 миллионов параметров. Это настолько мало, что в комментариях постоянно спрашивают: не опечатка ли это? Нет, не миллиардов — миллионов. HRM демонстрирует отличные результаты на задачах из Abstraction and Reasoning Corpus (ARC), который считается основным бенчмарком для AGI. Модель также легко решает судоку и проходит лабиринты, на которых модели с классическим chain of thought проваливаются.