Возможно вы уже видели новость, что новая мини-модель от самсунга (Tiny Recursive model (TRM)) которая в 10к раз меньше обычных ллм, превосходит Deepseek R1, Gemini 2.5 pro и т.д. в бенчмарках ARC-AGI

Новшество в том, что модель от самсунга вместо ответа сразу, сначала пишет "черновик", а потом в цикле до 16 раз совершенствует свой ответ

Ссылка на статью: https://arxiv.org/pdf/2510.04871v1

Несмотря на кажущийся прорыв, я нахожу эту новость грустной, ведь такой результат достигнут за счет сильного увеличения потребляемого времени и вычислительных ресурсов

Было использовано x1000 дополнительных вариантов (промтов)

x3.75 вызовов ллм на каждый шаг рассуждения

То есть - если давать ллм кучу времени на подумать, она будет казаться умнее.

Все это очередной раз указывает на некий стеклянный потолок в llm подходе

Который, я уверен, будет рано или поздно разбит