Маленькие модели ИИ превосходят большие

Источник обсуждает видеоролик с YouTube под названием "AI Leap: Tiny HRM 27M Beats Claude OPUS 4 on AGI", который исследует производительность и ключевые характеристики малой иерархической модели рассуждений (HRM) с 27 миллионами параметров. В нем подробно описывается, как эта крошечная модель превзошла Claude Opus 4 в бенчмарке ARC AGI, и проверяются независимые оценки, подтверждающие ее эффективность. Обсуждение также фокусируется на значимости внешнего цикла уточнения и критичности дополнения данных для обучения специализированных ИИ-систем, предполагая, что маленькие, узкоспециализированные модели могут значительно превзойти более крупные, универсальные системы в определенных задачах.