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BDH-CQ模型以低成本实现AI推理，每任务仅0.0007美元

首次出现 8月17日 22:01·最近更新 8月17日 22:01

BDH-CQ是一个150M参数的AI模型，通过潜在推理和临时记忆技术，将每任务推理成本降至0.0007美元。该模型结合了从示例学习和内部推理，在ARC-AGI-1视觉推理基准测试中达到29.5%的通过率，解决约30%的任务。事实表明，BDH-CQ体积小、成本低，但性能可观。讨论指出，这可能意味着语言并非AI推理的主要工作空间。

多来源证据

Twitter/X AI List·twitter·8月17日 21:26

潜在推理和临时记忆能将推理成本降至每任务0.0007美元！BDH-CQ是一个150M模型，在实践中展示了这一点。它结合了从示例学习和内部推理在一个系统中：

潜在推理和临时记忆能将推理成本降至每任务0.0007美元！BDH-CQ是一个150M模型，在实践中展示了这一点。它结合了从示例学习和内部推理在一个系统中： 1. 它在隐藏的数值表示或潜在空间中推理，而不是写出每一步。它在给出答案前反复处理其内部状态。 2. 它还有临时记忆。你给BDH-CQ几个新谜题的示例，它就能学习规则而无需重新训练。研究人员在ARC-AGI-1上测试了它，这是一个视觉推理谜题基准。以下是BDH-CQ性能中最有趣的地方： - BDH-CQ令人惊讶地小——150M参数 - 运行成本极低：每个ARC任务的推理成本仅为0.0007美元——不到十分之一美分。 - 尽管成本

事件时间线

8月17日 21:26
Twitter/X AI List
潜在推理和临时记忆能将推理成本降至每任务0.0007美元！BDH-CQ是一个150M模型，在实践中展示了这一点。它结合了从示例学习和内部推理在一个系统中：