三星蒙特利尔AI实验室最新研究《Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks》提出突破性方法，通过递归架构使参数量极少的神经网络具备复杂推理能力。该研究在arXiv公开的论文（编号2510.04871）中展示了如何将大型模型的逻辑推理能力迁移至微型网络，其核心创新在于递归执行机制——允许网络通过多次迭代相同参数模块逐步构建复杂推理链。开源代码已同步发布于GitHub仓库，采用模块化设计支持研究者复现实验。这项技术对边缘设备部署AI具有重大意义，可使参数量减少90%的模型在数学推理、逻辑判断等任务中达到传统大模型80%以上的性能，目前已在Hacker News社区引发广泛讨论，获得202点赞和43条专业评论。该研究为资源受限环境下的智能计算提供了新的技术范式，可能推动移动端AI、物联网设备等领域的应用突破。