23:22elvis@omarsar0精选Pathway的BDH-CQ模型在ARC-AGI 1基准上获得29.5%的分数,但每个任务成本仅为0.0007美元。该模型通过潜在空间中的循环推理而非链式思维(CoT)来实现这一成绩。研究团队还验证了类似Transformer的扩展规律,参数规模可达6000亿。这一成果展示了在成本效率上的显著优势。AI模型BDH-CQARC-AGIPathway推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 BDH-CQ