Hierarchical Reasoning Model
L'Hierarchical Reasoning Model (HRM) è un'architettura di IA ispirata al cervello che raggiunge eccezionali capacità di ragionamento con soli 27 milioni di parametri, utilizzando due moduli ricorrenti interdipendenti per la pianificazione astratta e i calcoli dettagliati.
https://github.com/sapientinc/HRM?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Aug 9, 2025
Cos'è Hierarchical Reasoning Model
L'Hierarchical Reasoning Model (HRM) è una nuova architettura ricorrente sviluppata da Sapient Intelligence che rivoluziona le capacità di ragionamento dell'IA. Rilasciato a luglio 2025, HRM trae ispirazione dai modelli di elaborazione gerarchici e multiscala osservati nel cervello umano. A differenza dei tradizionali modelli linguistici di grandi dimensioni che si basano su tecniche Chain-of-Thought (CoT), HRM opera in modo efficiente con dati di addestramento minimi e senza requisiti di pre-addestramento. Il modello dimostra prestazioni notevoli in complesse attività di ragionamento, tra cui la risoluzione di puzzle di Sudoku estremi e la ricerca del percorso ottimale in grandi labirinti, utilizzando solo 1.000 campioni di addestramento.
Caratteristiche principali di Hierarchical Reasoning Model
Il modello di ragionamento gerarchico (HRM) è un'architettura di intelligenza artificiale ispirata al cervello che utilizza due moduli ricorrenti interdipendenti - un modulo di alto livello per la pianificazione astratta e un modulo di basso livello per calcoli dettagliati - per ottenere capacità di ragionamento complesse. Con soli 27 milioni di parametri e addestrato su soli 1.000 esempi senza pre-addestramento, HRM può risolvere compiti impegnativi attraverso l'elaborazione gerarchica, la separazione temporale e la connettività ricorrente, superando modelli linguistici molto più grandi pur essendo più efficiente e stabile.
Architettura gerarchica a doppio modulo: Dispone di due moduli ricorrenti accoppiati che operano su scale temporali diverse: un modulo di alto livello per la pianificazione lenta e astratta e un modulo di basso livello per calcoli rapidi e dettagliati
Requisiti minimi di addestramento: Ottiene prestazioni eccezionali utilizzando solo 1.000 campioni di addestramento senza richiedere pre-addestramento o dati Chain-of-Thought
Utilizzo efficiente dei parametri: Svolge compiti di ragionamento complessi con soli 27 milioni di parametri, significativamente inferiori rispetto ai tradizionali modelli linguistici di grandi dimensioni
Elaborazione a passaggio singolo in avanti: Esegue compiti di ragionamento sequenziale in un unico passaggio in avanti senza necessità di supervisione esplicita dei passaggi intermedi
Casi d'uso di Hierarchical Reasoning Model
Risoluzione di puzzle complessi: Risolve puzzle Sudoku estremi e altri complessi puzzle matematici/logici con una precisione quasi perfetta
Ottimizzazione del pathfinding: Trova percorsi ottimali in grandi labirinti e scenari di navigazione complessi in modo efficiente
Compiti di ragionamento astratto: Funziona bene sull'Abstraction and Reasoning Corpus (ARC), dimostrando capacità in compiti di intelligenza generale
Vantaggi
Altamente efficiente con un numero minimo di parametri e requisiti di dati di addestramento
Processo di addestramento stabile senza problemi di convergenza
Prestazioni superiori su compiti di ragionamento complessi rispetto a modelli più grandi
Svantaggi
Può verificarsi un overfitting in fase avanzata in scenari con piccoli campioni
Mostra una varianza di accuratezza di ±2 punti nell'apprendimento con piccoli campioni
Richiede configurazioni GPU specifiche ed estensioni CUDA per prestazioni ottimali
Come usare Hierarchical Reasoning Model
Installa i prerequisiti: Installa CUDA 12.6, PyTorch con supporto CUDA e pacchetti aggiuntivi per la creazione di estensioni. Esegui: wget programma di installazione CUDA, installa CUDA, imposta CUDA_HOME, installa PyTorch e installa le dipendenze di packaging
Installa FlashAttention: Per GPU Hopper: clona il repository flash-attention e installa FlashAttention 3. Per GPU Ampere o precedenti: installa FlashAttention 2 tramite pip install flash-attn
Installa le dipendenze Python: Esegui 'pip install -r requirements.txt' per installare tutti i pacchetti Python richiesti
Configura Weights & Biases: Configura W&B per il monitoraggio degli esperimenti eseguendo 'wandb login' e assicurandoti di aver effettuato l'accesso al tuo account
Prepara il set di dati: Crea il set di dati per la tua attività specifica. Ad esempio, per Sudoku: esegui 'python dataset/build_sudoku_dataset.py' con parametri appropriati per la dimensione del set di dati e l'aumento
Inizia l'addestramento: Avvia l'addestramento con parametri appropriati. Esempio per Sudoku: 'OMP_NUM_THREADS=8 python pretrain.py data_path=data/sudoku-extreme-1k-aug-1000 epochs=20000 eval_interval=2000 global_batch_size=384 lr=7e-5'
Monitora l'addestramento: Tieni traccia dei progressi dell'addestramento tramite l'interfaccia W&B, monitorando la metrica eval/exact_accuracy
Valuta il modello: Esegui la valutazione utilizzando 'torchrun --nproc-per-node 8 evaluate.py checkpoint=<CHECKPOINT_PATH>' e analizza i risultati tramite i notebook forniti
Usa checkpoint pre-addestrati: In alternativa, scarica i checkpoint pre-addestrati da HuggingFace per le attività ARC-AGI-2, Sudoku 9x9 Extreme o Maze 30x30 Hard
FAQ di Hierarchical Reasoning Model
HRM è una nuova architettura ricorrente ispirata all'elaborazione gerarchica e multiscala nel cervello umano. È caratterizzata da due moduli ricorrenti interdipendenti: un modulo di alto livello per la pianificazione lenta e astratta e un modulo di basso livello per calcoli rapidi e dettagliati. Può eseguire compiti di ragionamento sequenziale in un singolo passaggio in avanti senza supervisione esplicita.
Video di Hierarchical Reasoning Model
Articoli Popolari
SweetAI Chat contro HeraHaven: Trova la tua App di Chat AI Piccante nel 2025
Jul 10, 2025
SweetAI Chat contro Secret Desires: Quale AI Partner Builder è giusto per te? | 2025
Jul 10, 2025
Come Creare Video Virali di Animali con l'AI nel 2025: Una Guida Passo-Passo
Jul 3, 2025
Le migliori alternative a SweetAI Chat nel 2025: Confronto tra le migliori piattaforme di AI Girlfriend e chat NSFW
Jun 30, 2025
Ultimi Strumenti AI Simili a Hierarchical Reasoning Model
Athena AI
Athena AI is a versatile AI-powered platform offering personalized study assistance, business solutions, and life coaching through features like document analysis, quiz generation, flashcards, and interactive chat capabilities.
Aguru AI
Aguru AI è una soluzione software on-premises che fornisce strumenti completi di monitoraggio, sicurezza e ottimizzazione per applicazioni basate su LLM con funzionalità come tracciamento del comportamento, rilevamento delle anomalie e ottimizzazione delle prestazioni.
GOAT AI
GOAT AI è una piattaforma potenziata dall'AI che fornisce capacità di sintesi con un clic per vari tipi di contenuto, tra cui articoli di notizie, documenti di ricerca e video, offrendo anche un'orchestrazione avanzata degli agenti AI per compiti specifici del dominio.
GiGOS
GiGOS è una piattaforma di IA che fornisce accesso a più modelli di linguaggio avanzati come Gemini, GPT-4, Claude e Grok con un'interfaccia intuitiva per gli utenti per interagire e confrontare diversi modelli di IA.
Strumenti AI Popolari Come Hierarchical Reasoning Model
ChatGPT
ChatGPT è un avanzato chatbot alimentato da intelligenza artificiale sviluppato da OpenAI che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per impegnarsi in conversazioni simili a quelle umane e assistere in una vasta gamma di compiti.
SearchGPT
SearchGPT è un prototipo di ricerca alimentato dall'IA di OpenAI che fornisce risposte rapide e conversazionali con fonti chiare utilizzando modelli GPT.
Gemini 2.5 Pro Preview 05-06
Gemini è la famiglia di modelli AI multimodali più avanzata e capace di Google che può comprendere e ragionare senza soluzione di continuità su testo, immagini, video, audio e codice per alimentare varie applicazioni e servizi AI.
OpenAI
Free TrialLarge Language Models (LLMs)
OpenAI è un'azienda leader nella ricerca sull'intelligenza artificiale che sviluppa modelli e tecnologie AI avanzati per il beneficio dell'umanità.