Originalarbeiterreichbar
Scaling Latent Reasoning via Looped Language Models
Die Arbeit zu Ouro, einer Familie vortrainierter Looped Language Models mit 1,4 und 2,6 Milliarden Parametern und offenen Gewichten. 33 Autoren, darunter Yoshua Bengio; erste Fassung vom 29.10.2025, sechste vom 11.10.2026. Der Vergleich mit Modellen bis 12 Milliarden Parameter ist die Angabe der Autoren, über eine Auswahl von Benchmarks.
geprüft 10.11.2026
Worauf sich diese Seite beruft, wörtlich, abgerufen am 15.10.2026:
Ouro 1.4B and 2.6B models enjoy superior performance that match the results of up to 12B SOTA LLMs across a wide range of benchmarks.
bestätigt 10.11.2026We also show that Loop
bestätigt 10.11.2026LM yields reasoning traces more aligned with final outputs than explicit Co T. Through controlled experiments, we show this advantage stems not from increased knowledge capacity, but from superior knowledge manipulation capabilities.
bestätigt 10.11.2026
Looped Transformer: Ein Modell, das denselben Block mehrfach durchläuftLooped Transformer im Glossar