HRM: 인간 뇌 구조에서 영감받은 계층적 추론 모델의 혁신적 접근

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서론

2025년 7월, AI 추론 분야에 새로운 혁신이 등장했습니다. Hierarchical Reasoning Model (HRM)은 기존 Chain-of-Thought(CoT) 접근법의 한계를 극복하고, 인간 뇌의 계층적 처리 구조에서 영감을 받은 완전히 새로운 추론 아키텍처를 제시합니다.

가장 놀라운 점은 단 2700만 개의 파라미터로 훨씬 큰 모델들을 능가한다는 것입니다. 이 연구는 arXiv:2506.21734에 발표되었으며, AGI(Artificial General Intelligence) 달성을 위한 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.

연구 배경 및 동기

기존 Chain-of-Thought의 한계

현재 대부분의 대형 언어 모델들이 사용하는 Chain-of-Thought(CoT) 기법은 다음과 같은 근본적인 문제점들을 가지고 있습니다:

1. 취약한 작업 분해 (Brittle Task Decomposition)

문제: 복잡한 추론 과정을 순차적 단계로 분해할 때 발생하는 오류 전파
결과: 중간 단계의 실수가 전체 추론 과정을 무너뜨림

2. 광범위한 데이터 요구사항

• 효과적인 CoT 생성을 위해 대량의 훈련 데이터 필요
• 도메인별 특화된 예시와 설명 데이터 수집의 어려움
• 데이터 품질에 따른 성능 편차 발생

3. 높은 지연시간 (High Latency)

• 순차적 추론 단계로 인한 긴 처리 시간
• 실시간 응용에서의 활용성 제한
• 계산 비용 증가

인간 뇌 구조에서의 영감

HRM은 인간 뇌의 계층적 및 다중 시간 척도 처리 메커니즘에서 핵심 아이디어를 얻었습니다:

전전두피질 (Prefrontal Cortex):
├── 추상적 계획 수립
├── 장기적 목표 설정
└── 고수준 의사결정

기저핵 (Basal Ganglia):
├── 빠른 패턴 인식
├── 자동화된 행동 실행
└── 세부적 동작 제어

이러한 뇌 구조의 계층적 분업을 모방하여, HRM은 고수준 계획과 저수준 실행을 분리된 모듈로 구현했습니다.

HRM 아키텍처 상세 분석

핵심 설계 원리

HRM은 두 개의 상호 의존적 순환 모듈로 구성됩니다:

1. 고수준 모듈 (High-Level Module)

역할: 느린, 추상적 계획 수립
특징:
- 장기적 목표 설정 및 전략 계획
- 추상적 상태 표현 유지
- 저수준 모듈에 대한 지시사항 생성
- 느린 업데이트 주기 (Multi-timescale)

2. 저수준 모듈 (Low-Level Module)

역할: 빠른, 세부적 계산 처리
특징:
- 구체적 행동 실행
- 빠른 패턴 매칭 및 인식
- 세부적 계산 수행
- 빠른 업데이트 주기

단일 포워드 패스 추론

기존 CoT와 달리, HRM은 단일 포워드 패스에서 전체 추론 과정을 완료합니다:

# HRM 추론 과정 (의사코드)
def hrm_reasoning(input_problem):
    # 초기화
    high_level_state = initialize_abstract_plan(input_problem)
    low_level_state = initialize_execution_context()
    
    # 단일 포워드 패스에서 계층적 처리
    for timestep in range(max_reasoning_steps):
        # 고수준: 추상적 계획 업데이트 (느린 주기)
        if timestep % slow_update_interval == 0:
            high_level_state = update_abstract_plan(
                high_level_state, 
                low_level_feedback
            )
        
        # 저수준: 세부 실행 (빠른 주기)
        low_level_state, action = execute_detailed_computation(
            low_level_state,
            high_level_guidance=high_level_state
        )
        
        # 종료 조건 확인
        if is_solution_found(action):
            return extract_solution(action)
    
    return final_result

순환 아키텍처의 혁신

HRM의 순환(Recurrent) 구조는 다음과 같은 장점을 제공합니다:

1. 계산 깊이 (Computational Depth)

• 제한된 레이어 수로도 깊은 추론 가능
• 순환을 통한 반복적 정제 과정
• 복잡한 문제에 대한 점진적 해결

2. 훈련 안정성 (Training Stability)

• 명시적 중간 과정 감독 불필요
• End-to-end 학습 가능
• 그래디언트 폭발/소실 문제 완화

3. 효율성 (Efficiency)

• 파라미터 재사용을 통한 모델 크기 최소화
• 메모리 효율적 추론
• 빠른 수렴 속도

실험 결과 및 성능 분석

놀라운 모델 효율성

HRM의 가장 인상적인 특징 중 하나는 극도로 작은 모델 크기입니다:

특성	HRM	기존 대형 모델
파라미터 수	2700만 개	수십억 ~ 수조 개
훈련 샘플	1000개	수백만 ~ 수십억 개
사전 훈련	불필요	필수
CoT 데이터	불필요	대량 필요

복잡한 추론 작업에서의 성능

1. 스도쿠 퍼즐 해결

성능: 거의 완벽한 해결률 (Near-perfect performance)
특징:
- 복잡한 논리적 제약 조건 처리
- 백트래킹 없는 직접적 해결
- 다양한 난이도에서 일관된 성능

2. 대형 미로 최적 경로 탐색

성능: 최적 경로 발견 보장
특징:
- 공간적 추론 능력
- 장거리 종속성 처리
- 효율적 탐색 전략 학습

ARC 벤치마크에서의 우수한 성능

ARC(Abstraction and Reasoning Corpus)는 AGI 능력을 측정하는 핵심 벤치마크입니다:

ARC의 중요성

• 추상적 추론 능력 평가
• 일반화 성능 측정
• 패턴 인식 및 규칙 추론 요구
• AGI 달성의 핵심 지표

HRM의 ARC 성능

결과: 훨씬 큰 모델들을 능가하는 성능
비교 대상: 더 긴 컨텍스트 윈도우를 가진 대형 모델들
의미: 모델 크기보다 아키텍처 설계의 중요성 입증

학습 효율성 분석

HRM의 학습 효율성은 다음과 같은 측면에서 혁신적입니다:

1. 적은 데이터로 높은 성능

# 전통적 접근법
traditional_model = {
    'training_samples': 1_000_000,
    'parameters': 70_000_000_000,
    'pretraining_required': True,
    'cot_data_required': True
}

# HRM 접근법
hrm_model = {
    'training_samples': 1_000,
    'parameters': 27_000_000,
    'pretraining_required': False,
    'cot_data_required': False
}

efficiency_ratio = traditional_model['training_samples'] / hrm_model['training_samples']
# 결과: 1000배 더 효율적

2. 제로샷 일반화 능력

• 훈련하지 않은 새로운 작업에서도 우수한 성능
• 도메인 간 지식 전이 효과
• 추상적 추론 원리의 자동 학습

기술적 혁신 요소

1. 다중 시간 척도 처리 (Multi-Timescale Processing)

HRM의 핵심 혁신 중 하나는 서로 다른 시간 척도에서 동작하는 모듈들입니다:

고수준 모듈 시간 척도:
├── 업데이트 주기: 느림 (예: 10-50 타임스텝마다)
├── 처리 범위: 전체 문제의 추상적 구조
└── 기능: 장기적 전략 수립

저수준 모듈 시간 척도:
├── 업데이트 주기: 빠름 (매 타임스텝)
├── 처리 범위: 구체적 행동 및 계산
└── 기능: 즉각적 반응 및 실행

2. 암시적 중간 과정 학습

기존 CoT는 명시적 중간 단계가 필요했지만, HRM은 암시적 학습을 통해 이를 극복했습니다:

기존 CoT 방식:

입력: "이 수학 문제를 풀어라"
필요한 데이터:
1. 문제 분석 단계 설명
2. 각 계산 단계별 상세 과정
3. 중간 결과 검증 방법
4. 최종 답안 도출 과정

단점: 모든 단계를 사람이 명시적으로 제공해야 함

HRM 방식:

입력: "이 수학 문제를 풀어라" + 정답
학습 과정:
1. 고수준 모듈이 자동으로 전략 개발
2. 저수준 모듈이 구체적 실행 방법 학습
3. 두 모듈 간 상호작용으로 최적 경로 발견

장점: 중간 과정 감독 없이도 효과적 학습

3. 상호 의존적 모듈 설계

HRM의 두 모듈은 완전히 독립적이지 않고 상호 의존적으로 설계되었습니다:

# 모듈 간 상호작용 메커니즘
class HierarchicalReasoning:
    def __init__(self):
        self.high_level = AbstractPlanningModule()
        self.low_level = DetailedExecutionModule()
        
    def forward(self, input_problem):
        # 양방향 정보 흐름
        for step in range(max_steps):
            # 상향 정보 흐름: 저수준 → 고수준
            execution_feedback = self.low_level.get_current_state()
            
            # 고수준 계획 업데이트
            if self.should_update_plan(step):
                abstract_plan = self.high_level.update_plan(
                    current_plan=self.high_level.current_plan,
                    feedback=execution_feedback,
                    global_context=input_problem
                )
            
            # 하향 정보 흐름: 고수준 → 저수준
            detailed_action = self.low_level.execute(
                guidance=abstract_plan,
                local_context=self.low_level.current_context
            )
            
            if self.is_solution_complete(detailed_action):
                return self.extract_final_answer(detailed_action)

기존 연구와의 비교 분석

Chain-of-Thought vs HRM

측면	Chain-of-Thought	HRM
추론 방식	순차적 단계별 처리	계층적 병렬 처리
중간 과정	명시적 감독 필요	암시적 자동 학습
처리 시간	긴 순차 처리	단일 포워드 패스
데이터 요구	대량의 CoT 예시	최소한의 입출력 쌍
오류 전파	중간 단계 오류 확산	계층적 오류 격리
일반화	도메인별 특화	범용적 추론 원리

기존 계층적 모델과의 차이점

1. 전통적 계층적 신경망

특징:
- 고정된 계층 구조
- 단방향 정보 흐름
- 각 층의 독립적 처리

한계:
- 유연성 부족
- 추론 과정의 동적 적응 불가
- 복잡한 추론 작업에서 성능 제한

2. HRM의 혁신

특징:
- 동적 계층 구조
- 양방향 정보 흐름
- 모듈 간 협력적 처리

장점:
- 높은 적응성
- 실시간 전략 조정
- 복잡한 추론 작업 효과적 처리

Transformer 아키텍처와의 근본적 차이

Transformer의 특징과 한계

Transformer 아키텍처:
├── 어텐션 메커니즘 기반
├── 병렬 처리 가능
├── 긴 시퀀스 처리 효과적
└── 하지만: 추론 깊이 제한

추론 작업에서의 한계:
├── 고정된 레이어 수로 인한 깊이 제한
├── 복잡한 다단계 추론 어려움
└── 계산량과 메모리 사용량 급증

HRM의 대안적 접근

HRM 아키텍처:
├── 순환 구조 기반
├── 적응적 깊이 조절
├── 효율적 메모리 사용
└── 무제한 추론 깊이 지원

추론 작업에서의 장점:
├── 문제 복잡도에 따른 자동 깊이 조절
├── 점진적 해법 정제
└── 메모리 효율적 처리

실제 적용 사례 및 활용 가능성

1. 수학적 추론

HRM은 복잡한 수학 문제 해결에서 탁월한 성능을 보여줍니다:

스도쿠 퍼즐 해결 과정

고수준 모듈의 역할:
1. 전체 퍼즐 구조 파악
2. 해결 전략 수립 (어느 영역부터 접근할지)
3. 제약 조건 우선순위 설정
4. 막힐 때 대안 전략 모색

저수준 모듈의 역할:
1. 구체적 숫자 배치 시도
2. 제약 조건 즉시 검증
3. 가능한 후보 숫자 계산
4. 로컬 모순 탐지

실제 성능 분석

기존 접근법 vs HRM:

규칙 기반 알고리즘:
- 속도: 빠름
- 일반화: 제한적 (스도쿠에만 특화)
- 확장성: 낮음

신경망 + CoT:
- 속도: 느림 (여러 단계 필요)
- 일반화: 보통
- 데이터 의존성: 높음

HRM:
- 속도: 빠름 (단일 패스)
- 일반화: 뛰어남 (다양한 퍼즐로 확장)
- 데이터 의존성: 낮음

2. 공간적 추론 (미로 탐색)

대형 미로에서의 최적 경로 탐색은 HRM의 계층적 접근법이 빛을 발하는 영역입니다:

계층적 경로 계획

# HRM의 미로 탐색 전략
class MazeNavigation:
    def solve_maze(self, maze_layout):
        # 고수준: 거시적 경로 계획
        high_level_plan = self.identify_major_regions(maze_layout)
        waypoints = self.plan_strategic_path(high_level_plan)
        
        # 저수준: 미시적 이동 실행
        detailed_path = []
        for waypoint in waypoints:
            local_path = self.navigate_to_waypoint(
                current_position=self.current_pos,
                target=waypoint,
                local_obstacles=self.get_local_obstacles()
            )
            detailed_path.extend(local_path)
            
        return self.optimize_final_path(detailed_path)

전통적 접근법과의 비교

A* 알고리즘:
- 최적성: 보장됨
- 계산 복잡도: O(b^d) - 미로 크기에 따라 급증
- 메모리 사용량: 높음

신경망 기반:
- 학습 가능: 있음
- 일반화: 제한적
- 최적성: 보장되지 않음

HRM:
- 최적성: 높은 확률로 보장
- 계산 복잡도: 미로 크기에 덜 민감
- 메모리 사용량: 효율적
- 일반화: 뛰어남

3. ARC 벤치마크 태스크

ARC는 인공 일반 지능의 핵심 측정 지표로 여겨지는 벤치마크입니다:

ARC 문제의 특성

추상적 추론 요구사항:
1. 시각적 패턴 인식
2. 규칙 추론 및 일반화
3. 예외 상황 처리
4. 창의적 문제 해결

예시 문제 유형:
- 대칭성 기반 변환
- 색상 패턴 완성
- 공간적 관계 추론
- 논리적 규칙 적용

HRM의 ARC 해결 접근법

class ARCTaskSolver:
    def solve_arc_task(self, training_examples, test_input):
        # 고수준: 패턴 및 규칙 추론
        patterns = self.extract_abstract_patterns(training_examples)
        rules = self.infer_transformation_rules(patterns)
        
        # 저수준: 구체적 변환 적용
        solution_candidates = []
        for rule in rules:
            candidate = self.apply_transformation(
                input_grid=test_input,
                transformation_rule=rule
            )
            confidence = self.evaluate_confidence(candidate, patterns)
            solution_candidates.append((candidate, confidence))
        
        return self.select_best_solution(solution_candidates)

4. 실제 산업 응용 가능성

자동화된 소프트웨어 디버깅

응용 시나리오:
1. 버그 리포트 분석
2. 코드베이스에서 문제 영역 식별
3. 잠재적 수정 방안 생성
4. 수정 효과 검증

HRM의 접근법:
- 고수준: 전체 시스템 아키텍처 이해
- 저수준: 구체적 코드 라인 분석

자동 정리 증명

수학적 정리 증명:
1. 정리 명제 분석
2. 증명 전략 수립
3. 세부 논리적 단계 실행
4. 증명 완성도 검증

HRM의 장점:
- 직관적 증명 전략 개발
- 엄밀한 논리적 검증
- 자동화된 lemma 발견

이론적 의미 및 AGI에의 함의

1. 계산 이론적 관점

HRM은 범용 계산(Universal Computation) 달성을 위한 새로운 접근법을 제시합니다:

튜링 완전성과 실용성의 조화

전통적 딜레마:
- 튜링 완전한 시스템: 이론적으로 모든 계산 가능하지만 실용성 부족
- 제한된 시스템: 실용적이지만 표현력 제한

HRM의 해결책:
- 제한된 아키텍처로 범용적 추론 능력 달성
- 효율성과 표현력의 균형
- 실제 문제 해결에 적용 가능한 범용성

계산 복잡도 개선

# 계산 복잡도 비교
traditional_reasoning = {
    'time_complexity': 'O(n^k)',  # k는 추론 깊이
    'space_complexity': 'O(n^k)',
    'scaling': 'exponential'
}

hrm_reasoning = {
    'time_complexity': 'O(n * log k)',  # 계층적 처리로 인한 개선
    'space_complexity': 'O(n)',        # 순환 구조로 메모리 효율성
    'scaling': 'sub-linear'
}

2. 인지과학적 관점

HRM은 인간의 인지 과정을 모방한 첫 번째 성공적인 AI 아키텍처로 평가됩니다:

이중 과정 이론(Dual Process Theory)과의 연관성

시스템 1 (자동적 처리):
- HRM의 저수준 모듈에 대응
- 빠르고 직관적인 반응
- 패턴 인식 및 즉각적 판단

시스템 2 (제어된 처리):
- HRM의 고수준 모듈에 대응
- 느리고 의식적인 추론
- 계획 수립 및 전략적 사고

작업 기억(Working Memory) 모델링

중앙 실행기 (Central Executive):
- 고수준 모듈의 계획 및 제어 기능
- 주의 자원 배분
- 목표 설정 및 전략 선택

음성 루프 & 시공간 스케치패드:
- 저수준 모듈의 구체적 처리
- 세부 정보 유지 및 조작
- 즉각적 인지 작업 수행

3. AGI 달성을 위한 새로운 패러다임

기존 AGI 접근법의 한계

확장 기반 접근법 (Scaling-based Approach):
- 더 큰 모델, 더 많은 데이터
- 한계: 계산 자원의 기하급수적 증가
- 결과: 비효율적이고 지속 불가능

특화 모델 결합 (Specialized Model Integration):
- 도메인별 전문 모델 조합
- 한계: 일반화 능력 부족
- 결과: 진정한 범용성 달성 어려움

HRM의 새로운 패러다임

효율성 기반 AGI (Efficiency-based AGI):
- 작은 모델로 높은 성능 달성
- 핵심: 아키텍처 혁신을 통한 근본적 효율성 개선
- 결과: 지속 가능하고 실용적인 AGI 경로

원리 기반 학습 (Principle-based Learning):
- 표면적 패턴이 아닌 근본 원리 학습
- 핵심: 추상화와 구체화의 적절한 균형
- 결과: 강력한 일반화 및 전이 능력

한계점 및 향후 연구 방향

현재 한계점

1. 제한된 도메인 검증

현재 검증된 영역:
- 수학적 퍼즐 (스도쿠)
- 공간적 추론 (미로 탐색)
- 추상적 패턴 인식 (ARC)

추가 검증 필요 영역:
- 자연어 처리
- 상식 추론
- 창의적 문제 해결
- 다중 모달 추론

2. 스케일링 특성 불확실성

질문사항:
1. 더 복잡한 문제에서도 효율성 유지 가능한가?
2. 모델 크기 증가 시 성능 향상 패턴은?
3. 매우 큰 규모의 실제 문제에서 적용 가능성은?

필요한 연구:
- 대규모 벤치마크에서의 성능 검증
- 다양한 복잡도에서의 스케일링 법칙 확인
- 실제 산업 문제에서의 검증

3. 해석 가능성 과제

현재 상황:
- 내부 추론 과정의 불투명성
- 고수준-저수준 모듈 상호작용의 복잡성
- 디버깅 및 오류 분석의 어려움

개선 방향:
- 추론 과정 시각화 도구 개발
- 모듈별 기여도 분석 방법론
- 설명 가능한 AI 기법 통합

향후 연구 방향

1. 아키텍처 확장

# 미래 HRM 아키텍처 구상
class ExtendedHRM:
    def __init__(self):
        # 다중 계층 확장
        self.meta_level = MetaCognitionModule()      # 메타 인지
        self.high_level = AbstractPlanningModule()   # 추상 계획
        self.mid_level = TacticalModule()            # 전술적 처리
        self.low_level = DetailedExecutionModule()   # 구체적 실행
        
        # 모달리티별 전문 모듈
        self.vision_module = VisualReasoningModule()
        self.language_module = LinguisticModule()
        self.symbolic_module = SymbolicReasoningModule()

2. 학습 알고리즘 개선

현재 학습 방식:
- End-to-end 학습
- 최소한의 감독 신호

개선 방향:
1. 자기 감독 학습 (Self-supervised Learning)
   - 내부 일관성 체크
   - 자동 검증 메커니즘

2. 메타 학습 (Meta-learning)
   - 빠른 새 도메인 적응
   - 효율적 지식 전이

3. 지속적 학습 (Continual Learning)
   - 기존 지식 유지하며 새 지식 습득
   - 망각 없는 점진적 개선

3. 실제 응용 개발

단기 목표 (1-2년):
- 교육용 AI 튜터 시스템
- 자동화된 코딩 어시스턴트
- 과학적 가설 생성 도구

중기 목표 (3-5년):
- 범용 문제 해결 AI
- 창의적 설계 지원 시스템
- 복잡한 의사결정 지원 도구

장기 목표 (5-10년):
- 완전 자율적 연구 AI
- 범용 인공 지능 시스템
- 인간-AI 협력 플랫폼

산업계 및 학계에 미치는 영향

1. AI 연구 패러다임의 변화

크기에서 효율성으로의 패러다임 전환

기존 패러다임:
"Scaling is all you need"
- 더 큰 모델 = 더 나은 성능
- 계산 자원 증가에 의존

새로운 패러다임:
"Architecture is all you need"
- 영리한 설계 = 효율적 성능
- 원리적 혁신에 의존

연구 투자 방향 변화

기존 연구 투자:
├── 대규모 컴퓨팅 인프라 (70%)
├── 데이터 수집 및 전처리 (20%)
└── 알고리즘 혁신 (10%)

미래 연구 투자 (HRM 영향 후):
├── 알고리즘 혁신 (50%)
├── 효율성 최적화 (30%)
└── 인프라 투자 (20%)

2. 산업 응용의 민주화

중소기업 AI 접근성 개선

기존 상황:
- 대형 모델 = 막대한 계산 비용
- AI 혜택을 받을 수 있는 기업 제한
- 기술 격차 심화

HRM 이후 전망:
- 소형 모델 = 저렴한 계산 비용
- 중소기업도 AI 활용 가능
- 기술 민주화 촉진

새로운 비즈니스 모델 창출

# HRM 기반 비즈니스 모델 예시
class EdgeAIService:
    """엣지 디바이스에서 동작하는 고도화된 AI 서비스"""
    
    def __init__(self):
        self.hrm_model = CompactHRM(parameters=27_000_000)
        self.deployment_cost = "매우 낮음"
        self.response_latency = "실시간"
        
    def provide_service(self):
        return {
            'target_market': '개인 사용자, 중소기업',
            'cost_structure': '저비용, 고효율',
            'competitive_advantage': '실시간 추론, 프라이버시 보호'
        }

3. 학술 연구 생태계 변화

새로운 연구 주제 부상

인지 아키텍처 연구:
- 뇌과학-AI 융합 연구 활성화
- 인지과학 이론의 AI 적용
- 생물학적 영감 아키텍처 개발

효율성 연구:
- 모델 압축 기법 발전
- 추론 최적화 알고리즘
- 에너지 효율적 AI 설계

해석 가능성 연구:
- 계층적 추론 과정 분석
- 인간-AI 상호작용 개선
- 신뢰할 수 있는 AI 개발

학제간 협력 증가

기존 AI 연구:
- 컴퓨터과학 중심
- 기술적 성능에 집중

HRM 영향 후:
- 뇌과학, 인지과학, 심리학 협력
- 철학, 수학, 물리학 융합
- 인문학적 통찰 통합

결론

Hierarchical Reasoning Model (HRM)은 AI 추론 분야에 패러다임 전환을 가져올 혁신적 연구입니다. 단 2700만 개의 파라미터로 거대 모델들을 능가하는 성능을 달성함으로써, “크기가 전부”라는 기존 믿음을 뒤엎었습니다.

핵심 기여

1. 인간 뇌 구조 모방: 계층적 다중 시간 척도 처리를 통한 효율적 추론
2. 극도의 효율성: 최소한의 데이터와 파라미터로 최대 성능 달성
3. 범용적 추론 능력: 다양한 복잡한 작업에서 일관된 우수 성능
4. 실용적 적용 가능성: 실제 산업 문제 해결에 적용 가능한 아키텍처

AGI 달성을 위한 새로운 희망

HRM은 인공 일반 지능(AGI) 달성을 위한 새로운 경로를 제시합니다. 기존의 규모 확장 접근법이 아닌, 원리적 혁신을 통한 효율적 접근법이 더 현실적이고 지속 가능한 AGI 달성 방법임을 보여주었습니다.

미래 전망

앞으로 HRM과 같은 뇌 영감 아키텍처들이 AI 연구의 주류가 될 것으로 예상됩니다. 이는 단순히 성능 개선을 넘어서, AI의 민주화와 실용성 확대를 통해 인류 전체에게 AI의 혜택을 가져다줄 것입니다.

HRM은 우리에게 다음과 같은 중요한 교훈을 줍니다: 진정한 지능은 크기가 아닌 구조에서 나온다. 이 깨달음이 앞으로의 AI 연구를 더욱 효율적이고 의미 있는 방향으로 이끌어갈 것입니다.

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참고 논문:

• Hierarchical Reasoning Model - Guan Wang et al., arXiv:2506.21734, 2025

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