提出CRAM能量模型快速解推理谜题

Benjamin Hoover 等人在 arXiv 发布论文，提出 CRAM——一种学习版的 80 年代 Hopfield & Tank 能量方法。论文称，在单 GPU 上分别仅训练 42 ms 和 132 ms 后，CRAM 解出 99.996% 的 Sudoku-Extreme 和 100% 的 Maze-Unique 测试题，速度至少比 looped 模型快 1,000 倍。 论文还称，在 Sudoku-Extreme 上达到 looped 基线模型最高准确率时，CRAM 使用的推理 FLOPs 至少少 282 倍。以上数字均来自论文自述，尚属作者说法。

AI 根据报道生成 · 21 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。