Flow Reasoning Models 反复重写全解,计算量降 44 倍解数独近满分
eyishazyer · x · 2026-09-05
markk 介绍了 Flow Reasoning Models(FRM)这一新推理思路:不同于按顺序生成解法、早期决策无法回头的做法,FRM 反复对整个解进行迭代精炼,让模型不断重新审视并修正自己的决定直至收敛。成绩亮眼:Sudoku-Extreme 达 99.5%,Zebra 100%,Maze-Unique 99.9%。eyishazyer 特别强调其计算量比基线低约 44 倍,认为迭代式推理可能是效率上的重大突破。
所属事件:Flow Reasoning 模型迭代重写全解,推理算力省 44 倍(3 条相关)→
「模型」频道最新
- 疑似 DeepSeek-4.1-Flash 本地跑出 670 TPS,4 张 RTX Pro 6000 驱动 — Kyrannio · 2026-10-23
- 本地模型跑分乱象引吐槽:数字飙高却无配置可复现 — TheZachMueller · 2026-10-23
- 用 abliterated 本地模型给智能电视去除“广告与追踪” — TheZachMueller · 2026-10-23
- 实测称 Claude $200 档订阅价值达 API 价格 45.3 倍 — RexDouglass · 2026-10-23
- 用户实测:GPT-6.1 Sol 不适合长任务策略研究 — RexDouglass · 2026-10-23
- Dexmal 开源 VLA 模型 DM0.5 登陆 LeRobot,登顶 RoboColiseum — AdinaYakup · 2026-10-23