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BDH-CQ: In-Context Learning with Recurrent Latent Reasoning
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- BDH-CQ is a reasoning model combining in-context learning with recurrent latent reasoning, achieving 29.5% pass rate on ARC-AGI-1 at $0.0007 per task.
- Warum es zählt
- Matters for engineers optimizing cost-accuracy tradeoffs in reasoning tasks and evaluating inference efficiency on abstract reasoning benchmarks.
- Achtung
- Results are on a single benchmark; generalization to other reasoning tasks and real-world applicability remain unclear from this abstract.
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- reasoning
- inference
- eval
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