論文の概要: Hierarchical Reasoning Models: Perspectives and Misconceptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00355v2
• Date: Tue, 07 Oct 2025 17:57:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 13:19:51.439831
• Title: Hierarchical Reasoning Models: Perspectives and Misconceptions
• Title（参考訳）: 階層的推論モデル:視点と誤解
• Authors: Renee Ge, Qianli Liao, Tomaso Poggio,
• Abstract要約: 本稿では,変圧器の潜時空間に新しいタイプの再帰的推論を導入する階層的推論モデルを提案する。 有望な結果にもかかわらず、このモデルはまだ初期段階にあり、詳細な調査を求めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7428236410246182
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformers have demonstrated remarkable performance in natural language processing and related domains, as they largely focus on sequential, autoregressive next-token prediction tasks. Yet, they struggle in logical reasoning, not necessarily because of a fundamental limitation of these models, but possibly due to the lack of exploration of more creative uses, such as latent space and recurrent reasoning. An emerging exploration in this direction is the Hierarchical Reasoning Model (Wang et. al., 2025), which introduces a novel type of recurrent reasoning in the latent space of transformers, achieving remarkable performance on a wide range of 2D reasoning tasks. Despite the promising results, this line of models is still at an early stage and calls for in-depth investigation. In this work, we review this class of models, examine key design choices, test alternative variants and clarify common misconceptions.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、逐次的かつ自己回帰的な次世代予測タスクに重点を置いているため、自然言語処理や関連ドメインで顕著なパフォーマンスを示している。 しかし、それらが論理的推論に苦しむのは、必ずしもこれらのモデルの根本的な制限のためではなく、潜在空間や反復的推論のようなより創造的な用途の探索が欠如しているためかもしれない。 この方向の新たな探索は階層的推論モデル(Wang et al , 2025)であり、変圧器の潜伏空間に新しいタイプの再帰的推論を導入し、広範囲な2次元推論タスクにおいて顕著な性能を達成している。 有望な結果にもかかわらず、このモデルはまだ初期段階にあり、詳細な調査を求めている。 本研究は、このモデルのクラスをレビューし、鍵となる設計選択を検証し、代替品をテストし、共通の誤解を明らかにする。

関連論文リスト

• More Thought, Less Accuracy? On the Dual Nature of Reasoning in Vision-Language Models [17.431298099935344]
  大規模言語モデル(LLM)において、推論が重要な機能として現れている。 近年の研究では、視覚言語モデル(VLM)への推論の拡張が試みられている。 本研究は、マルチモーダル推論の二重性を明らかにし、他の基本的な視覚的問題に対する認識障害につながった。 本稿では,視覚的接地軌道に対する推論過程を明確に把握する,シンプルかつ効果的な手法であるビジョン・アンコレッド・ポリシー・オプティマイズ(VAPO)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-30T06:37:47Z)
• Don't Overthink It: A Survey of Efficient R1-style Large Reasoning Models [49.598776427454176]
  大規模共振モデル (LRM) は, 複雑なタスクの処理性能に優れていたため, 徐々に研究ホットスポットになりつつある。 しかし、これらのモデルが広く適用されたことにより、過度に考え直すという問題が徐々に顕在化していった。 モデル性能と推論能力を損なうことなく、推論経路の長さを短縮することを目的とした、様々な効率的な推論手法が提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-04T06:54:31Z)
• Large Reasoning Models are not thinking straight: on the unreliability of thinking trajectories [0.0]
  強化学習(RL)を通じてトレーニングされたLarge Language Models(LLMs)は、最近、推論ベンチマークで印象的な結果を得た。 しかし、成長する証拠は、これらのモデルがしばしば長いが効果のない思考の連鎖(CoT)を生成することを示している。 モデルが明示的に提供しても正しい解を無視し、代わりに不要な推論ステップを生成し続けるという、過度な考えの新たな証拠を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-01T12:14:22Z)
• Lost at the Beginning of Reasoning [82.18834329384514]
  第1の推論ステップが最終予測に不当に大きな影響を与えることを示す。 本稿では、報酬モデルを利用して高品質な第1推論ステップを特定し、維持する効率的なサンプリング戦略を提案する。 モデル自己補正能力を体系的に評価するために、意図的に欠陥のある第1の推論ステップで構築された新しいベンチマークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-27T09:53:57Z)
• A Survey of Efficient Reasoning for Large Reasoning Models: Language, Multimodality, and Beyond [88.5807076505261]
  大規模推論モデル (LRM) は, 推論中におけるチェーン・オブ・ソート (CoT) の推論長を拡大することにより, 高い性能向上を示した。 懸念が高まっているのは、過度に長い推論の痕跡を生み出す傾向にある。 この非効率性は、トレーニング、推論、現実のデプロイメントに重大な課題をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T15:36:30Z)
• Effects of Prompt Length on Domain-specific Tasks for Large Language Models [2.5340380105092826]
  大規模言語モデルは、様々な自然言語タスクにおける強力なパフォーマンスに対して、大きな注目を集めている。 本稿では,モデル設計がドメイン固有タスクの実行能力にどのように影響するか,という研究ギャップを埋めることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T04:42:06Z)
• Imitate, Explore, and Self-Improve: A Reproduction Report on Slow-thinking Reasoning Systems [92.89673285398521]
  o1のような推論システムは、複雑な推論タスクを解く際、顕著な能力を示した。 推論モデルをトレーニングするために、模倣、探索、自己改善のフレームワークを導入します。 提案手法は,産業レベルの推論システムと比較して競争性能が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T16:20:36Z)
• On the Resurgence of Recurrent Models for Long Sequences -- Survey and Research Opportunities in the Transformer Era [59.279784235147254]
  この調査は、Recurrenceの統一の傘の下に構築されたこれらのトレンドの概要を提供することを目的としている。 長いシーケンスを処理するという考え方を捨てる際に顕著になる新しい研究機会を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T23:55:55Z)
• Large Sequence Models for Sequential Decision-Making: A Survey [33.35835438923926]
  トランスフォーマーはRLコミュニティへの関心が高まり、顕著な有効性と一般化性を持った多くのアプローチを生み出した。 本稿では, シーケンシャル意思決定における大規模シーケンスモデルの有効性向上を目的とした, 今後の研究に向けて, 様々な方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-24T12:06:26Z)
• Models, Pixels, and Rewards: Evaluating Design Trade-offs in Visual Model-Based Reinforcement Learning [109.74041512359476]
  視覚的MBRLアルゴリズムにおける予測モデルの設計決定について検討する。 潜在空間の使用など、しばしば重要と見なされる設計上の決定は、タスクのパフォーマンスにはほとんど影響しないことが分かりました。 我々は,この現象が探索とどのように関係しているか,および標準ベンチマークにおける下位スコーリングモデルのいくつかが,同じトレーニングデータでトレーニングされた場合のベストパフォーマンスモデルと同等の性能を発揮するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-08T18:03:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。