Прорыв в ИИ: сингапурская модель HRM перевернула представление о машинном интеллекте

Научный коллектив сингапурской компании Sapient совершил потенциальный прорыв в области искусственного интеллекта, представив новую архитектуру под названием "Иерархическая модель рассуждений" (Hierarchical Reasoning Model, HRM).

Ее ключевая особенность — попытка скопировать принципы работы человеческого мозга, что кардинально отличает ее от современных языковых моделей.

В отличие от таких монстров, как GPT-5, которые опираются на триллионы параметров и колоссальные объемы данных, HRM использует крайне скромные по меркам индустрии 27 миллионов параметров и обучена всего на тысяче выборок.

Ее сила — не в масштабе, а в архитектуре. Модель состоит из двух взаимодействующих модулей:

• Высокоуровневый модуль: Отвечает за абстрактное стратегическое планирование и медленные, обдуманные процессы (аналогично медленному мышлению в когнитивной науке).
• Низкоуровневый модуль: Выполняет быстрые, автоматические и детальные вычисления (аналогично быстрому, интуитивному мышлению).

Их совместная работа позволяет модели эффективно рассуждать и решать задачи, требующие глубокого понимания контекста и логики.

Эффективность HRM была проверена на сложном бенчмарке ARC-AGI, специально созданном для оценки способностей ИИ к абстрактному мышлению и обобщению — ключевым признакам настоящего общего искусственного интеллекта (AGI).

Результаты тестирования впечатляют

• В тесте ARC-AGI-1 модель HRM набрала 40,3%, уверенно обойдя последние разработки ведущих компаний: o3-mini-high (OpenAI, 34,5%), Claude 3.7 (Anthropic, 21,2%) и Deepseek R1 (15,8%).
• Разрыв сохранился и в более сложном тесте ARC-AGI-2, где HRM набрала 5%, а ее ближайший преследователь o3-mini-high — лишь 3%.

Кроме того, разработчики отмечают, что их модель успешно справляется с задачами, где традиционные ИИ часто терпят неудачу: прохождение лабиринтов, решение судоку и других сложных головоломок, требующих поэтапного планирования.