BDH-CQ In-Context Learning with Recurrent Latent Reasoning paper: https://t.co/5AiCPxyujR
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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
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论文
BDH-CQ
提出基于循环潜在推理的上下文学习方法的论文
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2026-08-12 · 150M参数模型在ARC-AGI-1任务中达到29.5%通过率
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