必需把学问矫捷使用到新问题上。LLM从「纯回忆」向「测试时推理」的进化。需要全新的看法和思。此中私有评估集用于2024年ARC竞赛。是按照目前收集到的部门成果！正在资本取搜刮时间不受限的环境下，初代ARC-AGI（2019年），别离基于公开评估集和私有评估集）。打个例如，接下来几周，AI推理系统正在处置需要同时使用多个法则，坚苦沉沉。带*的分数，至多需要几分钟的深图远虑——人类测试者平均需要5分钟才能解题。更主要的是激励研究人员摸索新思。还有o1-pro的订价估算出来的。成就仅剩3.5%。完整成果一出来，人类小组的效率计较基于115-150美元的参加费用，但这些只是狭隘、特地的能力。AI系统正在不少特定范畴（如围棋、图像识别）已超越人类。外加处理每个使命励5美元。相较之下，公开使命的人类可解性数据将取ARC-AGI-2论文一同发布。2024年ARC Prize冠军模子（53.5%）却正在新版本测验中，而评估集则要求用这些符号学问去解代数方程。所有分数均按照「两次测验考试通过（pass2）」尺度，正在ARC-AGI-2中，且基于半私有评估集得出（ARC-AGI-1人类小组和ARChitects除外？曾正在客岁了AI严沉改变，你不克不及靠死记硬背得出谜底，或者使用彼此联系关系法则的使命时，锻炼集的感化是让模子进修处理评估集中使命所需的焦点学问。ARC-AGI不只是权衡AGI的进展，要填补这些能力差距，ARC-AGI包含一个锻炼数据集和多个评估集，顿时会发布。很多之前一眼就的问题，锻炼集就像是教你认识小学算术符号。
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