#BDH-CQ
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Aug 13
Aug 11
Chinese contentBDH-CQ以0.0007美元成本在ARC-AGI 1获29.5%
Pathway的BDH-CQ用极低成本在ARC-AGI 1拿到29.5%，靠的是潜在空间推理而不是CoT，还验证了600B参数规模，值得一看。
Papers11:51
Chinese contentBDH-CQ：结合上下文学习与循环潜在推理的新模型这个模型用循环潜在推理做上下文学习，150M 参数在 ARC-AGI-1 上花 0.0007 美元就拿到 29.5% 的 pass@2，性价比直接刷新纪录，值得看看它怎么做到的。