探究计算复杂性理论，打破模型浅层结构，重构推理建模范式｜来自Hierarchical Reasoning Model的尝试

人脑在进行复杂推理时，并不是一个统一的处理器在工作，而是展现出一种层级化和多时间尺度的特性。比如，我们大脑中负责战略规划的高级区域思考得比较“慢”，负责处理具体细节的区域则运转得非常“快”。

因此，这篇论文的核心动机是：我们能否借鉴人脑这种“快慢结合、层级分明”的计算模式，设计一种新型的AI架构，让它能够真正地进行“深度思考”，从而摆脱对CoT“拐杖”的依赖，高效地解决复杂的推理任务。

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