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01 ·推論・高速化·★ 会員·論文·11分で読めます 論文解説: BDH-CQ — 言葉にせずに考えるAI。再帰メモリ×潜在推論がARCのコスト効率を塗り替えた BDH-CQ: In-Context Learning with Recurrent Latent Reasoning 思考の途中経過を一切言語化せず、デモを再帰メモリに書き込み高次元潜在空間の反復計算で解く BDH-CQ (arXiv:2608.09888)。150MパラメータでARC-AGI-1の29.5% pass@2を1タスク$0.0007で達成し、コスト対精度のパレート境界を突破した論文を、本文だけを根拠に解説する。