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7月17日

09:49

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Gary Marcus@GaryMarcus

Gary Marcus转发Wenjie Ma的工作，指出神经符号AI方法schema可能使ARC-AGI-3基准变得可解。schema将经验转化为程序世界模型，并基于完整历史验证，然后搜索解决方案，无需进一步试错。该方法已在交互演示中展示效果，相关分析和演示托管在schema-harness.github.io。

AI模型神经符号AI ARC-AGI-3 schema

推荐理由：这个新方法用程序世界模型解决了ARC-AGI-3难题，不用反复试错，比纯神经网络更聪明。

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Naval@naval

Impossible Research团队发布了名为[schema]的agent harness，能使LLM像物理学家一样推理。在ARC-AGI-3公开测试中，该harness结合Opus 4.8与Fable 5达到99% RHAE，使用GPT-5.6 Sol达到95.35% RHAE。它还能玩游戏、写代码。

AI模型 Impossible Research schema ARC-AGI-3

推荐理由：Impossible Research的[schema]让LLM像物理学家推理，ARC-AGI-3刷到99% RHAE，太强了