Sapient Intelligence показала Hierarchical Reasoning Model (HRM) — открытый ИИ с «мозговой» архитектурой, который решает сложные задачи вроде ARC-AGI и Судоку с всего 27 млн параметров.

Без предобучения и без Chain-of-Thought (CoT) — приёма, где ИИ сначала формирует цепочку рассуждений перед ответом. Здесь цепочка не нужна — модель решает сама, как мыслить: быстро или с паузой.

HRM использует три принципа, взятые из коры головного мозга:

Иерархическая обработка — в мозге нижние уровни отвечают за детали (например, распознавание звуков), верхние — за обобщение и план. В HRM также: один модуль «думает», другой исполняет.

Разделение по времени — мозг сначала замечает, потом думает, потом действует. Модель также разбивает мышление на этапы, чтобы не смешивать восприятие и выводы.

Рекуррентные связи — в мозге это обратные сигналы, которые помогают уточнять выводы на каждом шаге. В HRM — циклы между модулями, чтобы уточнять план и действия по ходу выполнения задачи.

Модель умеет переключаться между автоматическим и осознанным режимом. Если задача рутинная — активен исполнитель.

Если нестандартная или содержит двусмысленности — управление переходит к «планировщику».

Это позволяет HRM решать задачи, где обычные LLM срываются — вроде нестандартных Судоку, лабиринтов и визуальных головоломок (ARC-AGI).

Её уже тестируют в задачах клиники Genospace (онкоаналитика по редким мутациям) и в климатическом прогнозировании в рамках проекта AI4Climate.

Главный плюс: модель точна и обучается без больших выборок — удобно, когда данные редкие или дорогие.

И что?

Для бизнеса: 27M параметров = в сотни раз дешевле инфра и в десятки — inference, можно запускать даже на ноутбуке.

Для разработчиков: новая архитектура — не «упрощёнка», а другая ветка ИИ, где нейросеть работает как процесс, а не как статистика.

Для всех нас: AI больше не зависит от дата-центров и миллиардов токенов — появляется возможность вшивать интеллект в автономные устройства и решения без интернета.

🚨Уровень пи*здеца: 6 из 10 - пока это точечные задачи и не массовое применение. Но если архитектура масштабируется, мы получим интеллект без обучения — и без ограничений.