重要的研究論文： "少即是多：使用微型網絡的遞歸推理" 根據研究， 一個只有7M參數的微型模型在ARC-AGI-1/2上超越了更大的LLM（包括DeepSeek R1、Gemini 2.5 Pro） • ARC-AGI-1: 44.6% • ARC-AGI-2: 7.8% 這一突破不是來自於規模，而是效率。 小型遞歸模型暗示下一次飛躍來自於優化，而非擴展。