三星高級AI研究院（SAIT）近日推出名為微型遞歸模型（TRM）的開源人工智能模型，僅含700萬參數，卻在數獨、迷宮等結構化推理任務中表現驚人，準確率媲美甚至超越參數量達其上萬倍的大型模型如Gemini 2.5 Pro。該模型由研究員Alexia Jolicoeur-Martineau主導開發，采用雙層架構與遞歸推理機制，通過迭代修正輸出，在低復雜度下模擬深層推理過程。TRM在Sudoku-Extreme和Maze-Hard測試中分別達到87.4%和85%的準確率，展現出“以小博大”的潛力。其設計遵循“少即是多”原則，避免過擬合，專精于規則明確的封閉式邏輯任務。目前代碼已在GitHub開源，支持自由商用。
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