层级推理模型（HRM），开创通用智能新路径：
• 模仿人脑多时尺度层级处理，设计双模块递归架构：高层模块负责慢速抽象规划，低层模块快速执行细节计算，实现单次前向推理，无需显式中间监督。
• 仅2700万参数，1000训练样本即可训练，远低于大型语言模型对海量数据的依赖，极大提升训练效率与稳定性。
• 无预训练、无链式思维（CoT）数据，依然在复杂数独、30x30迷宫最优路径等挑战任务中表现近乎完美。
• 在AGI关键基准ARC测试中超越更大模型，展示通用推理与计算能力的突破潜力。
• 开源即用，支持PyTorch+CUDA，配套详尽数据集构建与训练脚本，适合科研与工业应用。
• 体现“少样本+层级推理”的方法论优势，是理解和构建具备长远适应力与普适性的智能系统的核心范式。
深入理解脑启发的层级推理机制，推动AI从模式匹配向本质认知跃迁。HRM为通用人工智能的实现提供了关键技术积木。
详见🔗 github.com/sapientinc/HRM
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