來自 François Chollet（@fchollet）的推文串

早在 2019 年，ARC 1 就有一個目標：將人工智慧研究人員的注意力集中在實現通用性的最大瓶頸上，即即時適應新事物的能力，而這種能力在傳統的深度學習範式中完全缺失。 六年之後，該領域做出了回應。透過測驗時適應性訓練，我們終於擁有了能夠展現真正流體智力的推理模型。 雖然ARC 1目前已接近飽和，但從效率角度來看，SotA模型尚未達到人類水準。同時，ARC 2仍遠未飽和，顯示這些模型的運作能力遠低於人類流體智力的上限。我們目前所達到的水平，僅相當於人類在不使用任何外部工具的情況下單次思考所能達到的水平的一小部分（而這一水平本身就遠高於ARC 2的滿分），因此，我們還有很長的路要走。 隨著我們越來越接近通用人工智慧（AGI），挑戰不再局限於流體智慧。新的瓶頸在於探索、目標設定和互動式規劃。我們將在2026年第一季發布ARC 3，正是為了解決這些問題。是時候開啟新一輪的突破了。