BDH-CQ In-Context Learning with Recurrent Latent Reasoning paper: https://t.co/5AiCPxyujR
AK(@_akhaliq)232 字 (约 1 分钟)
65
BDH-CQ论文提出基于循环潜在推理的上下文学习方法，在ARC-AGI-1任务中以低成本实现29.5%的通过率。
入选理由：150M参数模型在ARC-AGI-1任务中达到29.5%通过率
FeaturedTweet#机器学习#自然语言处理#论文#效率优化中英混合