分层推理模型：仅用27M参数实现100倍推理加速
更新于 2025年12月6日
分层推理模型受大脑启发的架构可视化
长期以来，AI 领域的趋势一直是“越大越好”。然而，对于专注于创建高效、推理驱动型应用的开发者而言，分层推理模型 (HRM) 带来了一次重大的架构变革。这种受大脑启发的循环架构仅需极少的资源就能在复杂的算法任务上实现卓越性能，有力地挑战了暴力扩展的范式。
如果您一直在探索可扩展的 AI 智能体系统或比较多智能体框架，那么 HRM 代表了一种根本不同的方法——它专注于架构创新，而非参数数量。
→ HRM GitHub 仓库HRM 的用途
分层推理模型 (HRM) 由 Sapient Intelligence 提出，旨在克服标准大语言模型 (LLM) 的核心计算限制：计算深度浅。虽然 LLM 擅长生成自然语言，但它们在处理需要复杂算法推理、深思熟虑的规划或符号操作的问题时往往力不从心。
传统的 LLM 通常依赖思维链 (CoT) 提示，这会将推理过程外化为缓慢的、基于词元的语言步骤。HRM 用潜在推理 (latent reasoning) 取代了这种脆弱的方法，在模型内部的隐藏状态空间中静默地执行密集的多步计算。
HRM 旨在解决需要复杂、长推理轨迹的问题。它在复杂数独谜题和大型 30x30 迷宫中的最优路径寻找等基准测试中实现了近乎完美的性能——而在这些任务上，最先进的 CoT 模型通常完全失败。
核心架构：规划器与执行器
HRM 是一种新颖的循环架构，灵感源自人脑的分层和多时间尺度处理机制。它由两个相互依赖的循环模块组成，以不同的速度运行：
- 高层模块 ($f_H$)：规划器
- 负责缓慢、抽象的规划和全局战略指导。
- 低层模块 ($f_L$)：执行器
- 处理快速、详细的计算和细粒度的推理步骤。
这种分离实现了分层收敛：低层模块在短周期内收敛到局部解，然后反馈给高层模块，更新其抽象策略，并重置低层模块以进行下一阶段。这种嵌套计算赋予了 HRM 显著的计算深度。
HRM 如何造福开发者
对于构建专业 AI 应用的开发者——特别是在数据稀疏或计算资源有限的领域——HRM 提供了关键优势：
- 极致效率： HRM 仅使用 2700 万个参数和每个任务约 1000 个训练样本即可达到基准测试结果，且无需预训练或 CoT 数据。
- 速度与低延迟： 由于推理是通过并行动态在内部进行的，而非串行生成词元，HRM 支持潜在的 100 倍推理延迟加速（相比传统 CoT 方法）。
- 恒定的内存占用： HRM 通过使用单步梯度近似（受深度平衡模型 DEQs 启发）避免了内存密集型的随时间反向传播 (BPTT)。这意味着无论有效计算深度如何，模型都保持 $O(1)$ 的恒定内存占用。
- 边缘 AI 就绪： 模型体积小且运行要求极低——据报道可在标准 CPU 上运行，占用内存不到 200MB——这使得 HRM 成为极具成本效益的边缘 AI 部署的理想选择。这种效率与寻求去中心化、低成本计算解决方案的项目非常契合。
- 自适应计算： HRM 使用通过 Q 学习训练的自适应计算时间 (ACT)，根据任务复杂度动态调整推理步数，确保资源分配高效。
这种效率使得 HRM 在实时机器人控制或快速诊断等专业应用中极具前景，这些场景对低延迟和小占用空间有严格要求。
快速入门：HRM 快速演示
官方的分层推理模型仓库已开源。要开始实验，您可以遵循以下快速指南来训练一个数独求解器。
→ 在 GitHub 上查看 HRM1. 环境要求
确保您的系统已安装 PyTorch 和 CUDA。为了进行实验追踪，您还应登录 Weights & Biases (W&B)：
wandb login2. 安装 Python 依赖
该仓库需要其 requirements.txt 中列出的特定 Python 包。
pip install -r requirements.txt3. 运行数独求解器演示
这将使用少量增强数据集训练一个大师级数独 AI。
步骤 3a：下载并构建数据集
python dataset/build_sudoku_dataset.py --output-dir data/sudoku-extreme-1k-aug-1000 --subsample-size 1000 --num-aug 1000步骤 3b：开始训练（单 GPU）
OMP_NUM_THREADS=8 python pretrain.py data_path=data/sudoku-extreme-1k-aug-1000 epochs=20000 eval_interval=2000 global_batch_size=384 lr=7e-5 puzzle_emb_lr=7e-5 weight_decay=1.0 puzzle_emb_weight_decay=1.0预计在笔记本电脑 RTX 4070 GPU 上完成此训练大约需要 10 小时。
结论
HRM 证明，专注于受大脑启发的分层处理的架构创新，可以产生优于单纯依赖海量参数数量的算法推理能力。对于寻求智能效率、低延迟和深厚算法能力的开发者而言，分层推理模型代表了通向通用计算的变革性进步。
无论您是构建复杂的多智能体系统还是优化边缘部署，HRM 的潜在推理方法都为传统的扩展策略提供了一个引人注目的替代方案。
更多资源
→ HRM GitHub 仓库