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Importante articolo di ricerca:
"Meno è di più: Ragionamento ricorsivo con reti piccole"
Secondo la ricerca,
un modello con soli 7 milioni di parametri supera LLM più grandi (inclusi DeepSeek R1, Gemini 2.5 Pro) su ARC-AGI-1/2
• ARC-AGI-1: 44,6%
• ARC-AGI-2: 7,8%
la svolta non è nelle dimensioni, ma nell'efficienza.
i piccoli modelli ricorsivi suggeriscono che il prossimo salto derivi dall'ottimizzazione, non dalla scala.

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