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François Chollet
聯合創始人 @ndea.聯合創始人 @arcprize.Keras 和ARC-AGI的建立者。《Deep Learning with Python》的作者。
如果你在想，飽和 ARC-AGI-1 或 2 是否意味著我們現在擁有 AGI... 我想起了去年我們推出 ARC-AGI-2 時所說的話（這也是我在 2022 年春季宣布 ARC-AGI-2 即將推出時所說的話，在 LLM 聊天機器人興起之前）...
ARC-AGI 系列並不是 AGI 的門檻，而是一個指引，指向研究社群應該關注的正確問題。
ARC-AGI-1 是一個流動智力的最小測試——要通過它，你需要展示非零的流動智力。這要求 AI 超越經典的深度學習 / LLM 模式，即預訓練擴展 + 靜態模型推理，朝向測試時適應。
ARC-AGI-2 也是如此，但任務探測更深層次的推理複雜性（特別是關於概念組合）。不過，這些任務是普通人可以在幾分鐘內解決的，無需使用外部工具（我們是從街上聘請的測試者），因此它並不代表人類流動智力可以達到的上限（例如，解決千禧年問題）。
ARC-AGI-3（將於 2026 年 3 月推出）探測互動推理：我們評估系統如何探索未知環境，建模它們，設定自己的目標，並自主地計劃/執行這些目標，而無需指示。
我們也已經開始著手 ARC-AGI-4 和 ARC-AGI-5 的工作，我對此感到非常興奮！
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