Samsung SAIT Montreal ha presentado Tiny Recursive Model TRM, un razonador recursivo de dos capas y aproximadamente 7M de parámetros que alcanza entre 44.6 y 45 por ciento de exactitud en ARC-AGI-1 y entre 7.8 y 8 por ciento en ARC-AGI-2, superando así a modelos lingüísticos mucho más grandes como DeepSeek-R1, Gemini 2.5 pro y o3-mini en estas pruebas de razonamiento. El núcleo de TRM es un esquema iterativo de redactar y revisar que actualiza de forma recurrente un scratchpad latente, lo que le permite refinar soluciones paso a paso en lugar de confiar únicamente en un decodificador autoregresivo grande.

Este enfoque demuestra que arquitecturas pequeñas y especializadas pueden ofrecer ventajas importantes en tareas de razonamiento, especialmente cuando el diseño explota ciclos de revisión interna y representación latente compacta. Las consecuencias prácticas incluyen menor consumo de recursos para inferencia, latencias más bajas, menores costes de despliegue y mayor viabilidad para ejecución en entornos con restricciones de hardware o requisitos de privacidad y seguridad.

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