EqR

EqR（Equilibrium Reasoners）是一个基于吸引子动力学建模的可扩展推理框架，通过学习神经网络状态空间中的稳定吸引子实现迭代式、收敛性推理。其核心采用隐式层建模与平衡点优化机制，支持高效训练与推理，并集成了AdamATan2优化器及FlashAttention（v2/v3）加速，专为结构化逻辑推理任务设计。项目已验证于Sudoku-Extreme和Maze-Unique等高难度符号推理基准，在需多步推演、约束满足与状态收敛的场景中表现突出，适用于AI推理、逻辑求解、组合优化等研究方向。