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title: "Recursive Reasoning Models（递归推理模型）"
created: 2026-05-23
updated: 2026-05-23
type: concept
tags: [reasoning, recursive, latent, model-architecture]
sources: [raw/papers/gram-generative-recursive-reasoning-2026.md]
confidence: high
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# Recursive Reasoning Models (RRM)

> 通过重复应用共享转移函数来精炼持久潜在状态——而非追加新元素到输出/推理序列——从而在紧凑模型上实现长距离推理。

## 核心思想

与自回归模型不同，RRM 将推理深度与参数规模、输出长度**解耦**：
- 小模型可以通过反复应用共享转移函数执行多步内部计算
- 不需要生成显式的推理 token（区别于 Chain-of-Thought）

## 代表性工作

- **HRM** (Hierarchical Recursive Models)
- **TRM** (Tree Recursive Models)
- 适用于约束传播、状态追踪、迭代校正、多步推理

## 确定性局限

现有 RRM 的关键缺陷：给定相同输入和初始化，它们遵循**单一潜在轨迹**，收敛到**唯一预测**。这意味着：
- 无法维持不确定性
- 无法探索多个解
- 单条精炼路径可能陷入次优

→ 这正是 [[gram-generative-recursive-reasoning|GRAM]] 要解决的问题。

## 相关概念

- [[stochastic-latent-trajectory]]
- [[deep-and-wide-reasoning]]
- [[gram-generative-recursive-reasoning-paper|GRAM 论文]]
