{"id":33898,"date":"2025-08-26T14:47:21","date_gmt":"2025-08-26T12:47:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=33898"},"modified":"2025-08-27T14:04:51","modified_gmt":"2025-08-27T12:04:51","slug":"quando-la-dimensione-non-conta-tutto-sul-modello-hrm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/intelligenza-artificiale\/machine-learning-it\/quando-la-dimensione-non-conta-tutto-sul-modello-hrm\/","title":{"rendered":"Quando la dimensione non conta: tutto sul modello HRM"},"content":{"rendered":"\n

La pi\u00f9 grande rivoluzione nell’intelligenza artificiale degli ultimi anni non arriva dai laboratori di OpenAI o Google, ma da una piccola startup di Singapore chiamata Sapient Intelligence<\/a>.<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

Il protagonista di questa storia si chiama Hierarchical Reasoning Model<\/a> (HRM), un agente AI che sta facendo tremare le fondamenta dell’intero settore con una promessa apparentemente impossibile: ragionare meglio dei giganti dell’AI utilizzando una frazione delle loro risorse.<\/p>\n\n\n\n

Non si tratta del solito modello linguistico ingrandito fino all’inverosimile, n\u00e9 dell’ennesima variazione sul tema dei transformer. HRM \u00e8 costruito diversamente, ispirato direttamente al funzionamento del cervello umano<\/strong>, e i risultati che sta ottenendo sono a dir poco sbalorditivi. Questo modello da appena 27 milioni di parametri, meno di un quarto rispetto al primo GPT, sta superando sistematicamente modelli quattro volte pi\u00f9 grandi in compiti di ragionamento complesso. Come se non bastasse, viene addestrato con soli mille esempi per problema, mentre i suoi avversari richiedono montagne di dati e mesi di elaborazione sui server pi\u00f9 potenti del mondo.<\/p>\n\n\n\n

Ma la vera magia di HRM non risiede nelle sue dimensioni contenute o nella sua efficienza di addestramento. La sua innovazione sta nel fatto che non si limita a elaborare informazioni come fanno tutti gli altri: ragiona davvero, emulando i processi cognitivi umani in modi che sembravano fantascienza fino a pochi mesi fa. E i risultati parlano chiaro: dove altri modelli falliscono completamente, HRM eccelle con una naturalezza che ricorda pi\u00f9 un cervello pensante che una macchina calcolatrice.<\/p>\n\n\n\n

Quando la catena di pensiero si spezza<\/h2>\n\n\n\n

Per capire l’importanza della rivoluzione portata da HRM, dobbiamo prima comprendere come funzionano i modelli di intelligenza artificiale attuali e perch\u00e9 i loro limiti stanno diventando sempre pi\u00f9 evidenti. ChatGPT, Claude<\/a>, Gemini e tutti i loro fratelli maggiori si basano su una tecnica chiamata “Chain of Thought” o catena di pensiero, un approccio che suona promettente ma nasconde fragilit\u00e0 strutturali profonde.<\/p>\n\n\n\n

Immaginate di dover risolvere un problema di matematica complesso scrivendo ogni passaggio con una penna indelebile, senza mai poter tornare indietro per verificare o correggere quello che avete scritto. \u00c8 esattamente cos\u00ec che funzionano i modelli attuali: si guidano passo dopo passo attraverso un problema, quasi “parlando a se stessi” ad alta voce, ma se commettono anche un solo piccolo errore in questa catena, l’intera risposta pu\u00f2 crollare come un castello di carte.<\/p>\n\n\n\n

Come spiegano i ricercatori di Sapient Intelligence nel loro paper scientifico<\/a>, “la catena di pensiero per il ragionamento \u00e8 una stampella, non una soluzione soddisfacente. Si basa su decomposizioni fragili definite dall’uomo dove un singolo passo falso o un disordine dei passaggi pu\u00f2 far deragliare completamente il processo di ragionamento”.<\/p>\n\n\n\n

Il problema \u00e8 ancora pi\u00f9 profondo di quanto sembri. I modelli basati su transformer, l’architettura che domina l’AI moderna, eseguono sempre la stessa quantit\u00e0 di “pensiero” indipendentemente dalla difficolt\u00e0 della domanda. \u00c8 come se un detective dovesse dedicare esattamente lo stesso tempo e le stesse risorse per risolvere sia un furto di biciclette che un intricato caso di omicidio. Non possono dire “Questo \u00e8 difficile, ho bisogno di pi\u00f9 tempo per pensare” e non possono rivedere il proprio ragionamento una volta iniziato a generare la risposta.<\/p>\n\n\n\n

Questa rigidit\u00e0 ha conseguenze pratiche enormi. I modelli attuali sono costretti a tradurre ogni processo di ragionamento in linguaggio esplicito, producendo risposte lunghe, lente e spesso ridondanti. Peggio ancora, questa dipendenza dal linguaggio li rende vulnerabili a errori in cascata: se sbagliano un passaggio intermedio, tutto quello che segue \u00e8 compromesso, indipendentemente da quanto potrebbero essere corrette le loro capacit\u00e0 di ragionamento di base.<\/p>\n\n\n\n

L’Architettura che imita il cervello<\/h2>\n\n\n\n

HRM abbandona completamente questo paradigma, abbracciando un approccio radicalmente diverso che i suoi creatori descrivono come “ispirato al cervello”. Non si tratta di una metafora superficiale o di marketing: l’architettura di HRM prende in prestito direttamente la strategia di decisione a strati del cervello umano, applicandola all’intelligenza artificiale con risultati che stanno ridefinendo cosa sia possibile nel campo del machine learning.<\/p>\n\n\n\n

Al cuore di HRM ci sono due componenti che lavorano in tandem come un duo perfettamente coordinato. Il primo \u00e8 un pianificatore di alto livello, che potremmo immaginare come il “cervello strategico lento” che osserva il quadro generale, identifica il tipo di problema da risolvere e traccia una mappa generale dell’approccio da seguire. Il secondo \u00e8 un esecutore di basso livello, il “processore veloce” che prende gli ordini dal pianificatore e li esegue con precisione e rapidit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

L’analogia pi\u00f9 calzante \u00e8 quella di un maestro di scacchi che collabora con un assistente incredibilmente efficiente. Il maestro studia la scacchiera, pianifica la strategia generale e decide quale mossa fare, mentre l’assistente esegue fisicamente la mossa con precisione millimetrica. Ma qui la similitudine si fa ancora pi\u00f9 interessante: i due non si limitano a un singolo scambio di informazioni, ma mantengono un dialogo continuo per tutta la durata del problema.<\/p>\n\n\n\n

Questo \u00e8 il cuore dell’innovazione di HRM: il loop di ragionamento gerarchico<\/a>. Il modulo di alto livello elabora un piano strategico e lo passa al modulo di basso livello, che lo esegue e restituisce i risultati. A questo punto, il modulo di alto livello analizza quello che \u00e8 successo, aggiorna la sua strategia in base ai nuovi dati e fornisce al modulo di basso livello un nuovo sottoproblema raffinato su cui lavorare. Questo “botta e risposta” continua in cicli iterativi finch\u00e9 il modello non converge sulla soluzione ottimale.<\/p>\n\n\n\n

La bellezza di questo approccio \u00e8 che permette a HRM di controllare e raffinare internamente il proprio ragionamento mentre sta ancora processando il problema, una capacit\u00e0 che la stragrande maggioranza degli altri modelli semplicemente non possiede. \u00c8 come se, mentre risolvete quel problema di matematica con la penna indelebile, qualcuno vi permettesse improvvisamente di cancellare, riscrivere e ripensare ogni passaggio fino a quando non siete completamente sicuri della soluzione.<\/p>\n\n\n\n

Ma c’\u00e8 di pi\u00f9. La versione pi\u00f9 avanzata di HRM utilizza l’apprendimento per rinforzo per decidere autonomamente quante iterazioni sono necessarie per ogni tipo di compito, rendendolo ancora pi\u00f9 simile al pensiero flessibile umano. Proprio come noi dedichiamo pi\u00f9 tempo e energie mentali ai problemi complessi rispetto a quelli semplici, HRM impara a modulare i suoi cicli di ragionamento in base alla difficolt\u00e0 intrinseca del problema che sta affrontando.
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Davide contro golia: I numeri che sconvolgono<\/h2>\n\n\n\n

I risultati ottenuti da HRM sui benchmark di ragionamento pi\u00f9 difficili sono il tipo di numeri che fanno alzare le sopracciglia anche agli esperti pi\u00f9 scettici del settore. Stiamo parlando di un modello con appena 27 milioni di parametri che non solo compete con giganti da miliardi di parametri, ma li supera sistematicamente in compiti che richiedono ragionamento profondo e astratto.<\/p>\n\n\n\n

Sul ARC-AGI benchmark<\/a>, considerato uno dei test pi\u00f9 affidabili per misurare le capacit\u00e0 di ragionamento astratto e generalizzazione dell’intelligenza artificiale, HRM ha ottenuto un punteggio del 40,3%, superando modelli molto pi\u00f9 grandi come o3-mini-high di OpenAI (34,5%) e Claude 3.7 Sonnet (21,2%). Non si tratta di piccole differenze statisticamente insignificanti: stiamo parlando di gap prestazionali sostanziali che, nel mondo dell’AI, equivalgono a salti generazionali.<\/p>\n\n\n\n

Ma \u00e8 sui compiti di ragionamento pi\u00f9 estremi che HRM dimostra veramente la sua superiorit\u00e0 architettonica. Nei test di Sudoku di livello estremo e nei labiriniti complessi, le differenze diventano abissali. HRM ha risolto il 55% dei Sudoku pi\u00f9 difficili, mentre i modelli basati sulla catena di pensiero hanno ottenuto un sonoro 0%. Stesso risultato per i labiriniti a griglia 30×30: HRM ha trovato il percorso ottimale nel 74,5% dei casi, mentre i suoi competitori sono rimasti fermi al palo con lo 0%.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 la versione AI dell’adagio di Yoda: ‘La dimensione non conta. Guardami. Mi giudichi forse dalla mia dimensione?’ Solo che in questo caso, la Forza \u00e8 l’architettura gerarchica e Luke Skywalker sono i modelli da miliardi di parametri che continuano a schiantarsi nella palude.<\/p>\n\n\n\n

Questi non sono semplici numeri su una tabella: rappresentano la differenza tra un’intelligenza artificiale che pu\u00f2 affrontare problemi complessi del mondo reale e una che si blocca di fronte a sfide che richiedono pi\u00f9 di un ragionamento superficiale. \u00c8 la differenza tra un assistente che pu\u00f2 aiutarvi a navigare attraverso decisioni complesse e uno che pu\u00f2 al massimo aiutarvi a scrivere email pi\u00f9 eloquenti.<\/p>\n\n\n\n

Ma forse il dato pi\u00f9 impressionante di tutti riguarda l’efficienza di addestramento. Mentre i modelli linguistici tradizionali richiedono dataset enormi estratti da tutto internet e mesi di elaborazione sui supercomputer pi\u00f9 potenti del mondo, HRM viene addestrato con soli mille esempi per compito. Come ha dichiarato Guan Wang, uno dei fondatori di Sapient Intelligence, “potresti addestrarlo a Sudoku a livello professionale in due ore di GPU” \u2013 un’efficienza che definisce letteralmente “ridicola” nel senso migliore del termine<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Oltre i benchmark: una rivoluzione strutturale<\/h2>\n\n\n\n

I risultati impressionanti sui test standardizzati sono solo la punta dell’iceberg. La vera rivoluzione portata da HRM risiede nella sua capacit\u00e0 di risolvere problemi strutturali fondamentali che affliggono l’intera generazione attuale di modelli basati su transformer, problemi che fino a poco tempo fa sembravano parte inevitabile del panorama dell’intelligenza artificiale.<\/p>\n\n\n\n

Il primo e pi\u00f9 significativo di questi problemi \u00e8 l’efficienza della memoria. I transformer tradizionali sono notoriamente affamati di risorse, richiedendo quantit\u00e0 enormi di memoria per operare e ancora di pi\u00f9 per essere addestrati. HRM, invece, utilizza aggiornamenti del gradiente pi\u00f9 locali, che sono pi\u00f9 facili da calcolare e “molto pi\u00f9 biologicamente plausibili”, evitando la famosa “profonda retropropagazione nel tempo” che \u00e8 intensiva in termini di memoria e computazionalmente lenta.<\/p>\n\n\n\n

Questa efficienza di memoria non \u00e8 un semplice miglioramento incrementale: \u00e8 un cambiamento di paradigma che apre scenari completamente nuovi. Meno memoria significa poter eseguire pi\u00f9 modelli contemporaneamente sullo stesso hardware, addestrare pi\u00f9 velocemente con meno risorse, e soprattutto portare l’intelligenza artificiale avanzata su dispositivi che fino a ieri erano impensabili. Stiamo parlando di laptop comuni, dispositivi edge, robot, e persino automobili \u2013 tutti luoghi dove l’AI potrebbe operare in modo autonomo senza dipendere da connessioni internet costanti o server remoti.<\/p>\n\n\n\n

L’azienda Sapient sta gi\u00e0 testando HRM in applicazioni del mondo reale che dimostrano questa versatilit\u00e0. Nel settore sanitario, il modello viene utilizzato per aiutare nella diagnosi di malattie rare, quelle patologie complesse che richiedono esattamente il tipo di ragionamento profondo e sfumato in cui HRM eccelle. Nelle previsioni climatiche stagionali, ha raggiunto tassi di precisione del 97%, un risultato che nel mondo della meteorologia equivale quasi alla fantascienza.<\/p>\n\n\n\n

Ma forse l’aspetto pi\u00f9 incoraggiante di HRM \u00e8 il team che c’\u00e8 dietro. Non si tratta di ricercatori sconosciuti che lavorano in garage: il gruppo include ex ingegneri di DeepMind, Anthropic, DeepSeek e persino del gruppo XAI di Elon Musk. Sono persone che hanno lavorato all’avanguardia dell’intelligenza artificiale per anni e che ora stanno scommettendo tutto sul design ispirato al cervello di HRM. Quando professionisti di questo calibro abbandonano le certezze dei grandi colossi tecnologici per inseguire una visione alternativa, vale la pena prestare attenzione.<\/p>\n\n\n\n

Guan Wang, il CEO e fondatore di Sapient Intelligence, non usa mezzi termini quando parla del futuro dell’intelligenza artificiale. La sua visione \u00e8 che l’AGI, l’intelligenza artificiale generale, riguarda il dare alle macchine un’intelligenza a livello umano e oltre. E secondo Wang, la catena di pensiero \u00e8 solo una “scorciatoia”, mentre quello che hanno costruito “pu\u00f2 pensare” nel vero senso della parola.<\/p>\n\n\n\n

Open Source e trasparenza: un regalo alla community<\/h2>\n\n\n\n

In un’epoca in cui i grandi laboratori di AI tendono a mantenere segreti commerciali sempre pi\u00f9 stretti sui loro modelli pi\u00f9 avanzati, la decisione di Sapient Intelligence di rendere HRM completamente open source rappresenta un gesto di trasparenza quasi rivoluzionario. L’intero progetto \u00e8 disponibile su GitHub<\/a>, permettendo a chiunque nel mondo di verificarlo, addestrare la propria versione, modificarlo o costruirci sopra. Questo livello di apertura \u00e8 raro per un’innovazione cos\u00ec promettente e strategicamente importante.<\/p>\n\n\n\n

Naturalmente, HRM ha ancora dei limiti che i suoi creatori riconoscono apertamente. Per ora, il modello ha un focus pi\u00f9 ristretto rispetto ai grandi modelli linguistici generalisti: \u00e8 costruito per ragionare, non per chattare amichevolmente o scrivere poesia romantica. Ma proprio questa specializzazione \u00e8 ci\u00f2 che lo rende cos\u00ec potente nel suo dominio. \u00c8 una delle prove di concetto pi\u00f9 forti che il settore abbia mai visto per dimostrare che il futuro dell’AI potrebbe non risiedere in modelli sempre pi\u00f9 grandi e generalisti, ma in architetture pi\u00f9 intelligenti e specializzate.<\/p>\n\n\n\n

HRM non \u00e8 l’unico esperimento di questo tipo in corso. Il panorama della ricerca AI sta vivendo un momento di effervescenza creativa, con team in tutto il mondo che esplorano architetture alternative ai transformer dominanti. C’\u00e8 Sakana con le loro macchine a pensiero continuo, i modelli LLM a un bit che promettono efficienza estrema, e i modelli di ragionamento basati sulla diffusione di Google. Ma c’\u00e8 una differenza cruciale: HRM “sta gi\u00e0 funzionando” e superando modelli molto pi\u00f9 grandi con una frazione dei dati di addestramento e senza bisogno di pre-addestramento massiccio.<\/p>\n\n\n\n

Questo suggerisce che stiamo assistendo a un cambiamento di paradigma fondamentale. Il prossimo grande salto nell’intelligenza artificiale probabilmente non sar\u00e0 un altro “clone di GPT scalato” fino a dimensioni ancora pi\u00f9 mastodontiche, ma qualcosa di simile a HRM: una nuova architettura che porta ragionamento migliore, addestramento pi\u00f9 veloce e implementazione pi\u00f9 economica, tutto senza la necessit\u00e0 di data center pieni di GPU che consumano l’elettricit\u00e0 di intere citt\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Il futuro che pensa davvero<\/h2>\n\n\n\n

Guardando avanti, la visione che emerge dal lavoro di HRM \u00e8 quella di un futuro in cui l’intelligenza artificiale non sar\u00e0 pi\u00f9 confinata nei data center delle grandi corporation tecnologiche, ma diventer\u00e0 una presenza pervasiva e accessibile nella nostra vita quotidiana. Immaginate agenti AI che vivono nei nostri laptop, nei robot domestici, nelle automobili, persino nei dispositivi indossabili, tutti capaci di ragionamento sofisticato senza dipendere da connessioni internet costanti o da server remoti costosi.<\/p>\n\n\n\n

Questa democratizzazione dell’intelligenza artificiale avanzata potrebbe avere implicazioni profonde per come lavoriamo, impariamo e risolviamo problemi. Un medico in una clinica rurale potrebbe avere accesso agli stessi strumenti di diagnosi avanzata di un ospedale metropolitano. Un ingegnere che lavora su un sito di costruzione remoto potrebbe ottenere analisi strutturali complesse in tempo reale. Un ricercatore in un laboratorio con budget limitato potrebbe esplorare ipotesi scientifiche complesse senza dover competere per l’accesso ai supercomputer.<\/p>\n\n\n\n

Ma forse l’aspetto pi\u00f9 affascinante di tutti \u00e8 l’idea che questi agenti AI non si limiteranno pi\u00f9 a “parlare” con internet o a rigurgitare informazioni elaborate altrove. Inizieranno a “pensare realmente”, nel senso pi\u00f9 profondo del termine, elaborando soluzioni originali, formulando ipotesi creative, e magari anche sviluppando intuizioni che noi umani non avremmo mai considerato.<\/p>\n\n\n\n

Come ogni rivoluzione tecnologica, questa trasformazione porter\u00e0 con s\u00e9 nuove sfide e questioni etiche che dovremo affrontare. Ma se HRM e le architetture simili manterranno le loro promesse, potremmo essere alle soglie di un’era in cui l’intelligenza artificiale diventa finalmente quello che il nome promette: non solo un sofisticato sistema di elaborazione di informazioni, ma un vero partner intellettuale capace di ragionamento autonomo e creativo.<\/p>\n\n\n\n

Come direbbe Tony Stark, a volte la soluzione migliore non \u00e8 costruire un’armatura pi\u00f9 grande, ma costruirla pi\u00f9 intelligente. E HRM potrebbe aver trovato il modo per rimpiazzare la forza bruta computazionale con qualcosa di molto pi\u00f9 elegante ed efficiente.<\/p>\n\n\n\n

La strada \u00e8 ancora lunga e piena di incognite, ma una cosa \u00e8 certa: il piccolo modello da 27 milioni di parametri creato in una startup di Singapore ha gi\u00e0 dimostrato che nel mondo dell’intelligenza artificiale, come spesso accade nella scienza, la qualit\u00e0 pu\u00f2 davvero battere la quantit\u00e0. E forse, proprio come nelle migliori storie di Davide contro Golia, \u00e8 proprio il pi\u00f9 piccolo a mostrarci la strada verso il futuro.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La pi\u00f9 grande rivoluzione nell’intelligenza artificiale degli ultimi anni non arriva dai laboratori di OpenAI o Google, ma da una piccola startup di Singapore chiamata Sapient Intelligence. Il protagonista di questa storia si chiama Hierarchical Reasoning Model (HRM), un agente AI che sta facendo tremare le fondamenta dell’intero settore con una promessa apparentemente impossibile: ragionare… Read more<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":336,"featured_media":33931,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_editorskit_title_hidden":false,"_editorskit_reading_time":0,"_editorskit_is_block_options_detached":false,"_editorskit_block_options_position":"{}","_uag_custom_page_level_css":"","_genesis_hide_title":false,"_genesis_hide_breadcrumbs":false,"_genesis_hide_singular_image":false,"_genesis_hide_footer_widgets":false,"_genesis_custom_body_class":"","_genesis_custom_post_class":"","_genesis_layout":"","footnotes":""},"categories":[10277],"tags":[13500,13502],"collections":[11708],"class_list":{"0":"post-33898","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-machine-learning-it","8":"tag-hrm","9":"tag-sapient-intelligence","10":"collections-dalla-community","11":"entry"},"yoast_head":"\nQuando la dimensione non conta: tutto sul modello HRM - Codemotion Magazine<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"HRM, un modello AI da 27M di parametri, sfida i limiti del ragionamento complesso. 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