为了解答 ARC-AGI 谜题，该团队设计了一个系统，可以将不完整的谜题转换成完整的（填入答案），方法是寻找一个紧凑的表示，而当对这个表示进行解压缩时，就会重现有任意解的谜题。这个方法的关键难题是在没有答案作为输入的前提下获得这种紧凑的表示。

当时的研究结果表明，压缩和智能之间确实存在着深刻关联——即只有真正理解数据中的模式，才能实现更高效的压缩。这也与此次卡耐基梅隆大学的研究发现一致。而不同于 DeepMind 在训练过的模型中展现出压缩能力，Liao 和 Gu ...

两人在抽象和推理语料库（ARC_AGI）上测试了相关方法，这是机器学习研究员 François Chollet 于 2019 年创建的视觉基准库，用于测试 AI 系统的抽象推理 ...

近期，卡耐基梅隆大学的研究人员随机揭示出了一种颠覆传统观点的AI能力——仅靠压缩信息，即可实现在推理任务中抽象模式匹配的能力。这一发现让人不禁思考，智能行为的根源是否可以独立于大量的预训练数据，以及这些传统AI方法所需的高昂计算成本。本文将探讨这一前 ...

其发布已经 5 年的基准 ARC-AGI 首次迎来了得分达到优良等级的挑战者：o3 系列模型。参阅机器之心报道《刚刚，OpenAI 放出最后大惊喜 o3，高计算模式 ...

人生下一站：AGI 这一次，并非是两人第一次联手合作。 Chollet和Knoop是ARC Prize Foundation的联合创始人和董事会成员，该基金会是非营利组织，致力于 ...

其发布已经 5 年的基准 ARC-AGI 首次迎来了得分达到优良等级的挑战者：o3 系列模型。 自那以后已经过去了两个多月，AI 领域早已经迎来了巨大的改变 ...