深入探索微型递归网络的研究设计、实验方法和关键发现
当前人工智能领域普遍采用"越大越好"的范式，认为更大的模型、更多的参数能够带来更好的性能。 然而，这种方法面临着计算成本高昂、能源消耗巨大、部署困难等挑战。
本研究挑战了这一传统观念，提出"少即是多"的理念，通过递归推理机制让小型网络 能够解决传统上只有大型模型才能处理的复杂问题。
如何在保持高性能的同时，显著降低模型的参数数量和计算复杂度？
开发只有2层、7M参数的神经网络架构
通过迭代改进机制增强推理能力
在ARC-AGI等挑战性基准测试中验证效果
评估模型在不同任务间的迁移学习能力
系统性的实验设计和分析方法
将输入问题x和初始答案y嵌入到相同的向量空间
通过n次递归更新潜在状态z，结合当前答案和问题进行推理
基于更新后的潜在状态改进当前答案
重复上述过程最多16次，逐步优化答案质量
通过多次迭代逐步改进答案，模拟人类的思考过程， 避免了一次性生成可能错误的答案。
极简的2层架构设计，通过递归机制补偿网络深度的不足， 实现了参数数量的指数级减少。
引入停止机制，让模型自主决定何时停止推理， 实现计算资源的动态分配。
详细的性能评估和深入的分析洞察
| 模型 | 参数数量 | ARC-AGI-1 | ARC-AGI-2 | 数独 | 迷宫 | 效率比 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| TRM (本研究) | 7M | 45% | 8% | 95% | 90% | 6.43 |
| HRM | 27M | 41% | 2% | 98% | 95% | 1.52 |
| GPT-4 | 175B | 25% | 3% | 60% | 40% | 0.00014 |
| DeepSeek R1 | 70B | 30% | 2% | 55% | 35% | 0.00043 |
| Gemini 2.5 Pro | 200B | 20% | 1% | 50% | 30% | 0.0001 |
基于当前研究成果的进一步探索计划
探索更高效的递归架构，研究不同层数、不同递归深度对性能的影响， 寻找最优的模型配置。
将递归推理机制应用到更多领域，如自然语言处理、计算机视觉、 机器人控制等，验证其通用性。
深入研究递归推理的理论基础，分析其收敛性、复杂度， 建立更完善的数学模型。
优化模型在边缘设备上的部署，研究量化、剪枝等技术， 实现真正的轻量化推理。
研究如何将大型模型的知识蒸馏到小型递归网络中， 实现性能与效率的最佳平衡。
探索多个小型递归网络的协作机制，通过集体智慧 解决更复杂的问题。