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GRAM 递归推理论文被 NeurIPS 2026 接收
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AI 综述
2026 年 10 月 16 日，AGI Hunt 报道称，GRAM 论文被 NeurIPS 2026 接收，相关代码、arXiv 论文与项目页均已更新放出。该模型的做法是把递归推理变成随机潜轨迹，因而支持多假设与多种解题策略；推理时既可按深度扩展，也能按宽度并行采样多条轨迹。作者称，仅用 10M 参数即可在 Sudoku-Extreme 等任务上取得表现；他们还表示，同一套条件建模 p(y|x) 公式使 GRAM 同时成为通用生成模型 p(x)。报道未给出更多实验细节或对比数据。
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最新进展10月16日 07:03
GRAM 论文被 NeurIPS 2026 接收，代码、arXiv 论文与项目页均已放出。报道时间线
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10月16日
- AGI HuntGRAM 论文入选 NeurIPS 2026：把递归推理变成随机潜轨迹，10M 参数解数独
GRAM 论文被 NeurIPS 2026 接收，代码、arXiv 论文与项目页均已更新放出。该模型把递归推理变成随机潜轨迹，支持多假设与多种解题策略，推理时可按深度扩展，也能按宽度并行采样多条轨迹。作者称仅用 10M 参数即可在 Sudoku-Extreme 等任务上取得表现，同一套条件建模 p(y|x) 公式还让 GRAM 成为通用生成模型 p(x)。
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