牛透社 10 月 9 日消息，三星综合技术院蒙特利尔人工智能实验室发布小型 AI 模型 Tiny Recursive Model (TRM)，该产品具备递归思维机制与低成本训练优势，主要应用于知识推理领域。

研究显示，参数规模仅 700 万的 TRM 在 ARC-AGI 1 基准测试中以 45% 准确率超越谷歌 Gemini 2.5 Pro（37%）和 OpenAI 的 o3-mini-high（34.5%）。在 ARC-AGI 2 测试框架中，TRM 以 7.8% 的准确率领先上述千亿参数模型，其训练成本不足 500 美元（约合人民币 3500 元），仅使用 4 块英伟达 H100 显卡耗时两天完成。论文验证了“架构创新可使小模型在特定任务中超越大模型”的理论假设。