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当我们解一道复杂的数学题或观察一幅抽象图案时，大脑往往需要反复思考、逐步推演。然而，当前主流的深度学习模型却走的是「一次通过」的路线——输入数据，经过固定层数的网络，直接输出答案。
刚刚，GPT-5.2刷新了一项新纪录！OpenAI联合创始人Greg Brockman发帖称使用GPT-5.2在ARC-AGI-2基准测试上，表现超过了人类基线水平。
什么？决定 AI 上限的已不再是底座模型，而是外围的「推理编排」（Orchestration）。
压缩即智能，又有新进展！
6位前DeepMind成员以元系统重塑大模型调用方式，该系统推出的Gemini 3 Pro优化技术在ARC-AGI-2上以54%的成绩夺得榜首，而成本仅为此前最优方法的一半。
OpenAI o3推理成本从3000美元飙至3万美元，暴增10倍。o3-high靠暴力试错生成4300万字解题，却被ARC-AGI「除名」。
AI界「智商大考」ARC-AGI-2重磅出炉了！一个人类用5分钟轻松解开的谜题，却让最顶尖LLM全线崩盘得分挂零，o3更是从曾经76%暴跌至4%。它正式宣告，人类还未实现AGI。
「压缩即智能」。这并不是一个新想法，著名 AI 研究科学家、OpenAI 与 SSI 联合创始人 Ilya Sutskever 就曾表达过类似的观点。
那么，DeepSeek-R1 的 ARC-AGI 成绩如何呢？根据 ARC Prize 发布的报告，R1 在 ARC-AGI-1 上的表现还赶不上 OpenAI 的 o1 系列模型，更别说 o3 系列了。但 DeepSeek-R1 也有自己的特有优势：成本低。
o3在超难推理任务ARC-AGI上的成绩，属实给人类带来了不少震撼。 但有人专门研究了它不会做的题之后，有了更有趣的发现—— o3之所以不会做这些题，原因可能不是因为太难，而是题目的规模太大了。