新加坡Sapient Intelligence公司提出的分层推理模型（HRM）仅用2700万参数和1000个样本，在复杂推理任务中超越大型模型，表明更优的架构设计能显著提升AI性能，改变AI发展方向。

Sapient Intelligence的分层推理模型（HRM）通过2700万个参数和1000个训练样本，能够解决复杂的数独和迷宫问题。HRM采用潜在空间推理，模仿人脑的层次处理，利用高层和低层变换器模块的交互。模型动态决定思考时间，并通过Q值机制判断何时停止。尽管存在局限性批评，HRM展示了小模型进行复杂推理的潜力。