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BDH-CQ: In-Context Learning with Recurrent Latent Reasoning
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- BDH-CQ combine l'apprentissage en contexte avec un raisonnement latent récurrent, atteignant 29,5% de réussite sur ARC-AGI-1 à 0,0007 dollar par tâche.
- Pourquoi ça compte
- Pertinent pour les ingénieurs optimisant les compromis coût-précision dans les tâches de raisonnement et évaluant l'efficacité d'inférence sur les benchmarks de raisonnement abstrait.
- Vigilance
- Les résultats portent sur un seul benchmark; la généralisation à d'autres tâches de raisonnement et l'applicabilité réelle restent incertaines.
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- reasoning
- inference
- eval
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