Samsung heeft recent de wereld van kunstmatige intelligentie op z’n kop gezet met de lancering van een opmerkelijk compact model. Ondanks een fractie van de omvang van de grootste concurrenten, presteert het op bepaalde meetpunten zelfs beter. Dit is het verhaal van de Tiny Recursion Model (TRM).
Een klein model met grote ambities
Onder leiding van Alexia Jolicoeur-Martineau, senior onderzoeker bij Samsung’s Advanced Institute of Technology (SAIT) in Montréal, werd het TRM ontwikkeld. Het model telt slechts 7 miljoen parameters — een schijntje vergeleken met de tientallen of honderden miljarden parameters van de toonaangevende LLM’s. Toch haalt TRM indrukwekkende scores op moeilijke redeneertaken.
Samsung AI Research Team Builds A Tiny Model With Big PowerSamsung’s AI lab in Montreal new Tiny Recursive Model with only 7M parameters performs as well, if not better in some instances, than systems much larger. |
Waarom dit opmerkelijk is
In de huidige AI-wereld wordt vaak gedacht: groter = beter. Grootschalige modellen hebben enorme rekenkracht nodig, dure GPU’s en hoge kosten. TRM bewijst dat dit niet per se zo hoeft te zijn. Dankzij een recursieve aanpak — waarbij het model zichzelf herhaaldelijk corrigeert en verfijnt — kan het diep redeneren terwijl het intern simpel blijft.
Tiny Recursive Model Outperforms LLMs on Reasoning Tasks with EfficiencyA new arXiv paper introduces the Tiny Recursive Model (TRM), a 7-million-parameter AI that outperforms massive LLMs on reasoning tasks like ARC-AGI using efficient recursion. This challenges the scale-is-best paradigm, promoting sustainable AI for edge devices. It suggests ingenuity can surpass computational might in AI development. |
Waar blinkt TRM in uit?
Het model werd getest op puzzels en problemen uit benchmarks als Sudoku, doolhoven en het ARC-AGI-framework (Abstract Reasoning Corpus). Enkele opmerkelijke prestaties:
- 87,4% nauwkeurigheid op “Sudoku-Extreme” (tegenover ~55% voor eerdere methoden)
- 85% op “Maze-Hard”
- Respectabele resultaten op ARC-AGI (met name ARC-AGI-1)
TRM kan dus concurreren — in elk geval op gestructureerde redeneertaken — met modellen die duizenden keren groter zijn.
|
Samsung researcher develops a groundbreaking AI modelA senior AI researcher at Samsung Advanced Institute of Technology has developed a small AI model that outperforms much larger AI models. - SamMobile |
Hoe werkt recursie in TRM?
In plaats van meerdere netwerklagen of complexe hiërarchieën, gebruikt TRM een eenvoudig tweelaags netwerk dat intern zijn voorspellingen meerdere keren herberekent. Bij elke stap corrigeert het fouten uit de vorige ronde, tot het convergeert naar een stabiele oplossing. Dit mechanisme vervangt in zekere zin de noodzaak van enorme netwerkcomplexiteit.
Open source en toegankelijkheid
Een belangrijk aspect: TRM is vrijgegeven onder een MIT-licentie op GitHub. Dat betekent dat onderzoekers, startups en anderen het vrij kunnen gebruiken, aanpassen en inzetten — ook commercieel. Dit maakt het tot een interessante optie voor wie wil experimenteren op het gebied van reasoning AI zonder megabudgetten.
Beperkingen en nuance
TRM is niet perfect en kent duidelijke grenzen. Het is geoptimaliseerd voor visuele en structurele puzzels (zoals grids), niet voor algemene taalopdrachten of creatieve tekstgeneratie. Critici merken op dat de rekenwinst deels voortkomt uit de lage parametergrootte, maar dat het gebruik van recursieve iteraties en data-augmentatie alsnog aanzienlijke rekeninspanningen vergt.
Wat betekent dit voor de toekomst van AI?
TRM daagt een heersend paradigma uit: schaal vs. elegantie. Het suggereert dat in sommige domeinen — vooral waar structuur en logica de hoofdfactor zijn — slimme architectuur belangrijker is dan brute kracht. Dit zou de deur openen naar meer lichtgewicht modellen, met minder energieverbruik en meer toegankelijkheid voor kleinere spelers.
De komende vraag zal zijn: hoe ver kan dit principe geschaald worden? Kan recursieve redeneerarchitectuur ook ingezet worden voor taal, planning of andere complexe AI-toepassingen? De tijd zal het leren.
