François Chollet（@fchollet）のスレッド

2019 年当時、ARC 1 には 1 つの目標がありました。それは、従来のディープラーニング パラダイムではまったく欠けていた、汎用性への道における最大のボトルネックである、新規性に即座に適応する能力に AI 研究者の注意を集中させることでした。 6年後、この分野は反応を示しました。テスト時の適応により、真の流動性知能を実現できる推論モデルがついに誕生しました。 ARC 1は現在飽和状態に達していますが、SotAモデルは効率性という点ではまだ人間レベルに達していません。一方、ARC 2は依然としてほぼ飽和状態ではなく、これらのモデルは人間レベルの流動性知能の上限をはるかに下回る性能しか発揮していないことを示しています。外部ツールを一切使用せずに人間の脳が一度に処理できる能力（ARC 2の満点を大幅に上回るレベル）のほんの一部に過ぎないため、まだ取り組むべき課題が残されています。 AGIに近づくにつれ、課題は流動性知能にとどまりません。新たなボトルネックとなるのは、探索、目標設定、そしてインタラクティブな計画です。まさにこの点をターゲットに、2026年第1四半期にARC 3をリリースします。新たなブレークスルーを生み出す時が来たのです。