Das Tiny Recursive Model (TRM) ist ein einfacher, effektiver Ansatz, der auf der Idee basiert: Mehr mit weniger erreichen. Es verwendet nur ein kleines 2-Schichten-Netzwerk, das seine eigenen Antworten rekursiv verbessert. Mit nur 7 Millionen Parametern setzt TRM neue Rekorde und übertrifft LLMs, die 10.000× größer sind: - Sudoku-Extreme: 55% → 87% - Maze-Hard: 75% → 85% - ARC-AGI-1: 40% → 45% - ARC-AGI-2: 5% → 8% So funktioniert es: