CompressARC研究表明，未经过预训练的76K参数模型在ARC-AGI-1基准上解决了20%的问题，挑战了智能依赖大规模预训练的假设。该方法仅利用谜题本身，实现了对ARC-AGI谜题的泛化求解。
OpenAI发布的o3模型在ARC-AGI-1基准测试中得分从o1的32%提升至88%。o3展现出“惊人”、“新颖”和“突破”的特性，结合了快速与慢速思维模式，可能预示着AI发展的新趋势。尽管面临挑战，o3的表现引发了对AI模型新方向的期待。
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