HRM 계층적 추론 모델 구조 해설 - 2,700만 파라미터로 스도쿠와 미로 풀기
거대 언어모델이 헤매는 스도쿠와 미로 문제를 2,700만 파라미터 모델이 예제 1,000개만으로 풀어낸다. 파라미터 대신 깊이를 사는 상위·하위 순환 모듈 구조와 학습 기법까지 계층적 추론 모델(HRM)의 원리를 정리했다.
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거대 언어모델이 헤매는 스도쿠와 미로 문제를 2,700만 파라미터 모델이 예제 1,000개만으로 풀어낸다. 파라미터 대신 깊이를 사는 상위·하위 순환 모듈 구조와 학습 기법까지 계층적 추론 모델(HRM)의 원리를 정리했다.
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'Less is More' 논문의 Tiny Recursive Model은 700만 파라미터·단일 모듈로 계층적 추론 모델(HRM)을 넘어, 스도쿠·미로·ARC-AGI에서 훨씬 큰 추론 모델을 앞선다. 잠재 추론과 재귀 정제, 적응적 정지 구조를 정리한다.
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