Hierarchical Reasoning Model (HPM)

• ·parametry: dane opublikowane (Epoch AI, pewność: confident)
• ·jednostki korelatora: estymata z parametrów (d∝P^⅓, proporcje dense transformera)
• ·energia: brak compute treningu → nieliczona
• ·utrwalenie kodu: b.d. — brak compute treningu

Dominik: „informacja razy kod" daje wyobrażenie o mocy diagnostycznejIloczyn dwóch rodzajów bitów — u nas zobrazowany jako pole bramki Mazurowskiej. Liczone wyłącznie ze struktury modelu (parametry, architektura), nie z benchmarków.. Obie liczby liczymy z budowy modelu — zero testów.

Uczciwie: to nadal miara ilości (jak duży korelator), nie jakości — większy model ma większą moc. Cybernetyczna miara jakościPodział informacja/kod × energia/materia (Einstein). Sam Dominik ją odracza w nagraniu („nie pakujmy jeszcze Einsteina"). Oś jakości = faza 2. czeka na fazę 2. „Kod = parametry×16 bitów" to nasze założenie techniczne, a prezentacja iloczynu jako POLA w bit² — nasza operacjonalizacja (Dominik mówi o iloczynie „informacja razy kod", nie o polu).

Ile drogi do mózgu?iSkala jest logarytmiczna: każdy równy odcinek paska oznacza ok. 10-krotny wzrost indeksu. Lewy kraniec to 10⁻⁷% (poniżej najsłabszego zmierzonego modelu), prawy — pełny parytet z mózgiem.

Hierarchical Reasoning Model (HPM) osiąga 1,7×10⁻⁵% potencjału mózgu — mózg ma ok. 5 900 000× więcej. Pasek jest logarytmiczny, więc każdy równy odcinek to ok. 10× wzrost.

Moment w historii

W dniu publikacji (VIII 2025) Hierarchical Reasoning Model (HPM) wyprzedzało go 320 modeli — na czele z:

Porównanie obejmuje 419 modeli ze zbioru — „#1” = najwyższy Indeks Świadomości wśród modeli opublikowanych przed premierą.

1. #411DeepSpeech2 (English)Baidu Research - Silicon Valley AI Lab2,2×10⁻⁵%
2. #412NASv3 (CIFAR-10)Google Brain2,1×10⁻⁵%
3. #413Hierarchical Reasoning Model (HPM)Sapient Intelligence1,7×10⁻⁵%
4. #414Inception v3Google,University College London (UCL)1,5×10⁻⁵%
5. #415XceptionGoogle1,5×10⁻⁵%

Od Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background) (VIII 2013) do Hierarchical Reasoning Model (HPM) (VIII 2025). Punkty na wykresie są klikalne — każdy prowadzi do profilu wersji.

1. VIII 2013Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)2,7×10⁻⁵%
2. VIII 2025Hierarchical Reasoning Model (HPM)1,7×10⁻⁵%

Kontekst czasu

Każdy szary punkt to jeden z 419 modeli; Hierarchical Reasoning Model (HPM) wyróżniony kolorem. Oś pionowa jest logarytmiczna, a przerywana linia u góry to mózg (100%).