近日，Sapient Intelligence发布1B参数模型HRM-Text，获HuggingFace CEO力荐，图灵奖得主Bengio团队新论文也高度复用其核心架构。该模型训练成本仅约1500美元，却在MATH等推理测试中媲美主流2B至7B模型。其核心突破在于HRM分层推理架构：摒弃传统长文本思维链，让模型在输出前于潜空间内进行“高低层双脑区”的多轮递归计算，实现真正的内部思考。目前团队已全面开源相关论文、代码与权重。HRM-Text的成功打破了唯算力规模论，标志着AI推理正从“写出思维链”向“形成内部思维结构”演进，为下一代推理模型指明新方向。

标题：推理模型新路线开源！抛弃思维链，不用人类语言思考 开源推理大模型新架构来了，采用与DeepSeek-R1/OpenAI o1截然不同的路线：抛弃长思维链和人类语言，直接在连续的高维潜空间用隐藏状态推理，可自适应地花费更多计算来思考更长时间。 例如问题：Claire每天早餐都会做一个3个鸡蛋的煎...