用 Hugging Face 模型打造腦啟發層次推理 AI 代理人：完整編碼教學
今次教學嘗試重現層次推理模型（Hierarchical Reasoning Model，HRM）嘅精神，運用一個免費嘅 Hugging Face 模型喺本地運行。我哋設計咗一個輕量但結構化嘅推理代理人，由我哋同時擔任設計師同實驗者。過程中，我哋會將問題拆解成多個子目標，用 Python 解決，再批判結果，最後合成一個整體答案。透過層次化嘅規劃同執行，體驗到推理效能嘅提升。呢個流程展示咗點樣用腦啟發工作流程，即使冇龐大模型或者昂貴 API，都可以實時實現。詳情可參考本文附嘅論文同完整代碼。
首先，我哋安裝所需嘅套件，並從 Hugging Face 載入「Qwen2.5-1.5B-Instruct」模型。根據 GPU 是否可用，決定使用 bfloat16 或 float32 數據類型，從而確保喺 Colab 上高效運行。
接住，我哋載入 tokenizer 同模型，設定以 4-bit 量化模式運行以提升效率，並用 text-generation pipeline 封裝，方便喺 Colab 互動式使用。
以下係兩個輔助功能：chat 函數用嚟向模型發送提示，支持系統指令同溫度控制；extract_json 用嚟從模型回應中穩健提取 JSON，唔怕有額外文本或者程式碼區塊。
另外，extract_code 函數會抽取 Python 代碼片段，run_python 則安全執行代碼並捕獲結果。最重要係四個系統角色嘅提示詞：Planner（規劃者）負責將任務拆解成 2 至 4 個可用程式碼解決嘅子目標；Solver（解決者）根據子目標同上下文，輸出簡潔 Python 代碼計算答案；Critic（批評者）審核子目標結果，決定是否提交最終答案或修正計劃；Synthesizer（合成者）根據子目標結果同最終格式，產生乾淨嘅最終答案。
我哋實現咗完整嘅 HRM 循環：先規劃子目標，再逐個生成同執行 Python 代碼，捕捉結果，然後由批評者判斷是否完成，若未完成，則微調計劃繼續迭代，最後合成答案。整個過程中，會將中間結果存入上下文，令模型可以循序漸進提升推理質素。
為驗證系統，我哋做咗兩個示範：一個係類似 ARC（Abstraction and Reasoning Corpus）嘅任務，從訓練例子推斷轉換規則，再應用到測試數據；另一個係文字數學問題，計算水箱洩漏及加水後嘅剩餘容量。兩個任務嘅最終答案同埋迭代輪數都成功產出。
總結嚟講，呢個作品唔止係示範，而係展示咗層次推理點樣令細模型發揮超出預期嘅威力。透過規劃、解決、批判嘅多層結構，免費嘅 Hugging Face 模型都可以穩健完成任務。呢個腦啟發架構配合實用嘅開源工具，令我哋喺冇高昂成本下探索推理基準同創意實驗。呢段實操旅程證明，要擁有先進嘅類認知工作流程，只要願意嘗試同迭代，人人都得。
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編輯評論與啟示
呢篇教學真係好有啟發性，佢唔單止係一個技術分享，而係示範點樣用「層次化思維」去突破模型本身規模嘅限制。傳統嚟講，大模型因為參數多，推理能力強，但成本高昂。今次嘅方法透過拆解任務、用程式碼逐步解決，並且加入批判同合成環節，令一個中型甚至細型模型都能喺複雜任務上有「腦袋」般嘅思考流程。
呢個架構好似人類解難時會先劃分細步，再逐步驗證結果，最後整合成答桉。用 Python 代碼作為子目標嘅解決工具，更令推理過程透明同可控，方便 debug 同優化。呢種「模組化思考+程式化執行」嘅模式，係 AI 發展嘅一條重要路徑。
對香港嘅 AI 發展者或愛好者嚟講，呢個開源嘅流程同代碼提供咗一個低成本入門層次推理嘅絕佳範本。唔使買貴價 API 或超大模型，只要有基本編程能力，就可以喺本地測試同改良，推動更多具創意嘅應用。
未來，呢種層次推理架構可以同其他技術結合，例如多模態學習、強化學習等，打造更強大嘅智能代理人。尤其係面對複雜真實世界任務，分而治之、循環優化嘅能力將成為 AI 系統不可或缺嘅核心競爭力。
總括而言，呢個教學不單止係技術分享，更係一個啟蒙，提醒大家 AI 嘅智慧唔單靠「大」，而係靠「巧妙設計嘅思維流程」。香港嘅 AI 社群若能掌握並推廣呢種方法，必能喺全球 AI 競爭中搶得先機。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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