再帰的潜在推理とICLを融合した推論モデルBDH-CQが登場
arXiv cs.AI ・ 2026-08-10
原題: BDH-CQ: In-Context Learning with Recurrent Latent Reasoning
AI による要約
インコンテキスト学習と再帰的な潜在空間推論を組み合わせた推論モデル「BDH-CQ」が提案された。中間推論を言語化せず高次元潜在空間での反復計算によって問いを解決する仕組みを持つ。150Mパラメータの構成においてARC-AGI-1評価で29.5%のpass@2をタスクあたり0.0007ドルの低コストで達成し、費用対効果のパレート境界を更新した。
この要約は当サイトの AI が生成したものです。正確な内容は 元記事（arXiv cs.AI）をご確認ください。