HRM

HRM（Hierarchical Reasoning Model）是一个受大脑分层处理机制启发的轻量级推理模型，专为高效、鲁棒的复杂序列推理任务设计。其核心采用双模块循环架构：高层模块负责抽象规划，低层模块执行细粒度计算，支持单次前向传播完成端到端推理，无需显式中间监督或预训练。仅2700万参数、千级样本即可在Sudoku求解、大迷宫路径规划及ARC基准测试中达到接近最优性能。适用于资源受限场景下的逻辑推理、符号问题求解与通用认知任务建模，尤其适合需高推理深度与低延迟响应的AI系统集成。