Tiny Recursive Model (TRM) は、「より少ないリソースでより多くのことを行う」という考えに基づいて構築されたシンプルで効果的なアプローチです。 独自の回答を再帰的に改善する小さな 2 層ネットワークを 1 つだけ使用します。 わずか 7M のパラメーターで、TRM は LLM を 10,000× 大きく破り、新記録を打ち立てます。 - 数独エクストリーム: 55% → 87% - メイズハード: 75% → 85% - ARC-AGI-1: 40% → 45% - ARC-AGI-2: 5% → 8% 仕組みは次のとおりです。