AITOP

5月21日

15:49

rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

精选72

一种名为GRAM（生成式递归推理）的新模型，仅用1000万参数，通过同时探索多条推理路径，在硬数独谜题上达到97%准确率，超越此前最佳递归模型（87.4%）。传统递归模型是确定性的，容易陷入错误轨迹，而GRAM在每个推理步骤注入随机性，生成多样化的推理路径，并在测试时并行运行并选择最佳结果。在N皇后等多解任务中，GRAM保持近乎完美的准确率，而确定性模型随解数量增加而崩溃。此外，GRAM还能作为生成器，用16步生成有效数独谜题，成功率99%，远超扩散模型。

论文推理模型并行推理随机性数独 GRAM

推荐理由：GRAM用随机性打破了递归模型的确定性瓶颈，做推理模型或搜索算法的研究者可以直接复现，做数独或组合优化应用的团队值得关注。