מדענים מסינגפור פיתחו מודל בינה מלאכותית מהפכני בשם HRM (Hierarchical Reasoning Model) שעשוי לשנות את חוקי המשחק בתחום הבינה המלאכותית והביצועים הלוגיים. המודל החדש, שנבנה על פי עקרונות העיבוד ההיררכי במוח האדם, מורכב משני רכיבים: רכיב איטי שסוקר את התכנון המסובך ואת החשיבה המופשטת, ורכיב מהיר שמטפל בפרטים ובחישובים המדויקים.
בשונה מרוב המודלים המובילים (כמו GPT-5) שמבוססים על מיליארדי וטריליוני פרמטרים ותהליך "שרשרת מחשבה" איטי ומסורבל, HRM מצליח להגיע לתוצאות שיא בביצועי החשיבה - כולל 40.3% הצלחה במבחן ARC-AGI-1 - מבחן המודד יכולת ללמוד ולסגל פתרונות לבעיות חדשות לחלוטין במהירות ובקלות, בדומה לבני אדם, לעומת 34.5% בלבד ל-o3-mini-high של OpenAI, 21.2% ל-Claude 3.7 של Anthropic ו-15.8% ל-DeepSeek R1 - וכל זה עם 27 מיליון פרמטרים בלבד.
גם במשימות מאתגרות במיוחד כמו פתרון סודוקו וניווט במבוכים, HRM התגלה כיעיל בהרבה מהמתחרים שמבוססים על LLMs מסורתיים, והצליח במבחנים שם האחרים כשלו לחלוטין. אפילו בבחינת ARC-AGI-2 שנחשבת לקשה ביותר, הגיע HRM להצלחה של 5% לעומת 3% בלבד ל-o3-mini-high ונתונים נמוכים אפילו יותר למודלים האחרים - הישג מרשים בהיבט ההיגיון המלאכותי.
מעבר לביצועים הטכנולוגיים, מדעני Sapient מדגישים כי המבנה ההיררכי ממחיש כיצד אפשר להגיע ליעילות גבוהה ולחיסכון עצום במשאבים, ללא צורך בגיוס מאסיבי של דאטה וכוח מחשוב. לצד זאת, מחקר עדכני מצא כי דווקא שיטות ההכשרה והעידון בתהליך בניית המודל הן אלו שתרמו ליתרון המשמעותי, יותר מהארכיטקטורה עצמה.
בסופו של דבר, HRM מסמן כיוון חדש לעולם הבינה המלאכותית - פחות הגברת הגודל, יותר חיקוי של עקרונות טבעיים מהמוח האנושי, ומיקוד ביעילות לוגית חכמה. חברות הענק ייאלצו כנראה להסתגל למציאות חדשה בה "קטן וחכם" עשוי לנצח את "גדול ועוצמתי".
0 תגובות