编辑：冷猫
Training Small, Thinking Big.
大模型的推理架构颠覆的未免有些太快了。
今年 6 月，来自 Sapient Intelligence 的研究者提出了分层推理模型（HRM），用循环架构打破了传统思维链（CoT）的架构限制，对大模型推理结构产生了重大的影响。HRM 仅包含 2700 万个参数（大约比最小的 Qwen3 0.6B 模型小 22 倍），仅使用 1000 个训练样本，便在复杂的推理任务上取得了卓越的性能。
对 HRM 感兴趣的读者可以参考我们之前的报道。
仅仅过了四个月，HRM 的架构就彻底不够看了。
来自加拿大蒙特利尔三星先进技术研究所（SAIT）的高级 AI 研究员 Alexia Jolicoeur-Martineau 介绍了微型递归模型（TRM）。
这个 TRM 有多离谱呢？一个仅包含 700 万个参数（比 HRM 还要小 4 倍）的网络，在某些最困难的推理基准测试中，其参数数量与 o3-mini 和 Gemini 2.5 Pro 等尖端语言模型相比，甚至可以超越它们，尽管这些模型的参数数量是 TRM 的 10,000 倍。
这一结果让很多业内人士大呼不可思议。
论文作者 Jolicoeur-Martineau 说：「通过递归推理，结果证明 『少即是多』。一个从头开始预训练的小模型，通过递归自身并在时间推移中更新答案，可以在不超出预算的情况下取得很大成果。」
论文标题：Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks论文链接：arxiv.org/abs/2510.04871v1
简而言之，TRM 的工作原理如下：
1. 起草初始答案：不同于逐字生成的普通大语言模型（LLM），TRM 首先会快速生成一个完整的「草稿答案」，可以理解为它的第一次粗略猜测。
2. 创建「思维草稿区」：接着，它会开辟一个独立的内部空间，用于储存潜在推理的「草稿板」。
3. 深入自我审查：模型进入一个高强度的内循环。它不断将草稿答案与原始问题进行对比，在草稿板上反复（连续 6 次）推敲和修正推理逻辑，不断自问：「我的逻辑是否成立？错误在哪里？」
4. 修订答案：经过这段专注的「思考」后，模型会利用在草稿板中改进后的逻辑，重新生成一个全新的、更高质量的最终答案草稿。
5. 循环至自信为止：整个「起草 — 思考 — 修订」的过程最多可重复 16 次。每一轮迭代都让模型更接近一个正确且逻辑严密的解决方案。
Tiny Recursion Model（TRM） 递归结构图少即是多
不再需要不动点定理
HRM 假设其递归过程在 z_L 和 z_H 上都会收敛到某个不动点，以便使用 一步梯度近似（1-step gradient approximation）为了绕开这种理论上的约束，TRM 重新定义了「完整的递归过程」：
在训练中，先运行 T−1 次无梯度的递归过程 来改进 (z_L, z_H)，然后再运行一次带反向传播的递归过程。
换句话说，不再使用一步梯度近似，而是采用包含 n 次 f_L 与一次 f_H 的完整递归更新，从而完全消除了对不动点假设和隐函数定理（IFT）的一步梯度近似的依赖。
单网络
HRM（分层递归模型）使用了两个网络：
一个低层模块 f_L，被频繁调用；一个高层模块 f_H，被较少调用。
这种设计使得模型的参数量约为常规单网络监督学习的两倍。
基于这一观察，研究者尝试用一个单一网络来同时完成这两个任务，而不是分开训练两个网络。
少层数
研究者尝试通过增加层数来扩大模型容量，以实现模型的可扩展性。
然而，结果令人意外 —— 增加层数反而降低了泛化能力，原因在于模型出现了过拟合。
于是研究者们反向实验：
在保持总计算量和 「等效深度」大致不变的情况下，减少网络层数，同时按比例增加递归次数 n。
结果发现，使用 2 层（而非 4 层）时，泛化性能达到最优。
无注意力架构
自注意力机制（Self-Attention）在长上下文场景表现出色，因为它只需一个形状为 [D, 3D] 的参数矩阵，却能建模整个序列的全局依赖。
然而，在短上下文任务中，使用线性层（Linear Layer）更加高效，仅需一个形状为 [L, L] 的参数矩阵即可完成建模。
受到 MLP-Mixer 的启发，将自注意力层替换为作用于序列维度上的多层感知机（MLP）。
实验结果
研究者们在以下数据集上评估方法：Sudoku-Extreme、Maze-Hard、ARC-AGI-1 以及 ARC-AGI-2。
在 Sudoku-Extreme 数据集上的测试准确率（%）。在每个监督步骤的等效深度（T (n + 1) × n_layers）相同的条件下，对比 HRM（Hierarchical Reasoning Model） 与 TRM（Tiny Recursion Model） 的性能。
在谜题类基准测试（Sudoku-Extreme 和 Maze-Hard）上的测试准确率（%）。
在 ARC-AGI 基准测试（尝试 2 次）上的测试准确率（%）。从实验结果可以看出，不带自注意力机制的 TRM 在 Sudoku-Extreme 上表现最佳，测试准确率达 87.4%。而 带自注意力机制的 TRM 在其他任务上泛化效果更好。
带自注意力机制的 TRM 在 Maze-Hard、ARC-AGI-1、ARC-AGI-2 上的准确率分别为 85.3%、44.6% 和 7.8%，模型规模为 700 万参数。
相比之下，使用 4 倍参数量（2700 万） 的 HRM 模型仅达到 74.5%、40.3% 和 5.0% 的准确率，显示出 TRM 在参数效率与泛化能力上的显著优势。
更多信息请参阅原论文。
参考链接：https://venturebeat.com/ai/samsung-ai-researchers-new-open-reasoning-model-trm-outperforms-models-10https://x.com/JacksonAtkinsX/status/1975556245617512460
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