Sherwin Wu 表示自己曾觉得 ARC-AGI-3 很难，如今该基准已被 Astra 饱和。
引用 François Chollet 的话称，ARC 3 发布时他预计前沿模型约一年才能饱和，实际只用了 6 个月，约为预期的 2 倍速度，新一代模型的能力将挑战人们基于旧模型形成的 AI 观点。
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ARC-AGI-3 a été saturé par Astra seulement six mois après sa sortie, progressant deux fois plus vite que prévu par François Chollet
Sherwin Wu a déclaré qu'il avait autrefois trouvé ARC-AGI-3 très difficile, mais que désormais ce benchmark est saturé par Astra. Citant François Chollet,...
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Sherwin Wu a déclaré qu'il avait autrefois trouvé ARC-AGI-3 très difficile, mais que désormais ce
benchmark est saturé par Astra. Citant François Chollet, il a dit qu'à la sortie d'ARC 3, il s'attendait à ce que les modèles de pointe prennent environ un an pour se saturer, alors qu'en réalité cela n'a pris que 6 mois, environ le double de la vitesse prévue. Les capacités des nouvelles générations de modèles remettront en question les points de vue sur l'IA basés sur les anciens modèles.
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Aioga 编辑摘要
Sherwin Wu 表示，自己此前认为 ARC-AGI-3 很难，但该基准如今已被 Astra 饱和。其引用 François Chollet 的判断称，ARC-AGI-3 发布时预计前沿模型约一年达到饱和，实际耗时约六个月。
背景分析
来源材料称，ARC-AGI-3 从发布到被 Astra 饱和的时间约为六个月，约为 François Chollet 原先预期一年所需时间的一半。材料同时提到，新一代模型能力将挑战基于旧模型形成的 AI 观点。
Aioga 观点
Aioga 判断：这条信息显示，至少在该来源描述的 ARC-AGI-3 进展上，实际达到饱和的速度快于此前预期。单一基准的变化仍不足以代表 AI 能力整体趋势。
影响与后续
可能影响：研究者和行业观察者可能需要重新审视基于旧模型建立的能力判断，但单一基准被饱和不代表所有任务都同步进展，也不足以据此确认更广泛的能力变化。 后续观察：需要核对 ARC-AGI-3 的评测结果、Astra 的具体表现及 François Chollet 原话来源，并继续关注其他基准是否出现相近进展。
Source and Copyright
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Source: X：Sherwin Wu（@sherwinwu）
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