新智元报道
编辑：桃子 英智
【新智元导读】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。
时隔6年，ARC-AGI-2正式推出！
一大早，Keras之父François Chollet官宣了全新迭代后的ARC-AGI-2，再次拉高了AI「大考」的难度。
这些对人类再简单不过的题目，LLM最先败北，先上结果：
基础大模型（GPT-4.5、Claude 3.7 Sonnet、Gemini 2 ），全部得0分。
CoT推理模型（Claude Thinking、R1、o3-mini），得分也不过4%。
相较之下，2024年ARC Prize冠军模型（53.5%）却在新版本考试中，成绩仅剩3.5%。
OpenAI的o3-low模型也从75.7%骤降至4%。而且，每项任务成本效率也是o3-low和o1-pro最高，达到200美金。
相反，在ARC-AGI-2里的每个任务，都至少有两名人类能在两次尝试内成功解决。
ARC-AGI-2的出世，证明了「人类尚未实现AGI」！
现场400人实测，普通人无训练能拿下60%准确率，10人小组能达到100%
初代ARC-AGI（2019年），曾在去年揭示了AI重大转变，LLM从「纯记忆」向「测试时推理」的进化。
许多之前一眼就看透的问题，在ARC-AGI-2中，至少需要几分钟的深思熟虑——人类测试者平均需要5分钟才能解题。
最新ARC-AGI-2，恰恰暴露了当前AI三大短板：符号解释、组合推理、上下文规则应用。
这些皆需要LLM在测试时，展现真正的适应能力，具备灵活应对新问题的「流体智力」，而不是靠预训练数据「硬背」过关。
值得一提的是，2025年ARC奖本周将在Kaggle平台上线，总奖金高达100万美元。
今年的竞赛在去年基础上再加码，计算资源翻倍，旨在推动开源项目发展，助力打造能战胜ARC-AGI-2的系统。
AI「大考」难度进阶，AGI梦碎？
其他AI基准测试，基本都聚焦于测试「博士以上水平」的技能，来考察超越人类的能力或专业知识。
但ARC-AGI关注的是对人类相对容易，对AI却困难重重的任务。
这样一来，就能精准定位那些不会因为规模扩大就自动消失的能力差距。
ARC奖将此融入对AGI的衡量标准：对人类容易、对AI困难的任务之间的差距，即「人机差距」。
当这个差距变为零，也就是不存在能难倒AI的任务时，我们就实现了AGI。
要弥补这些能力差距，需要全新的见解和思路。ARC-AGI不只是衡量AGI的进展，更重要的是激励研究人员探索新思路。
AI系统在不少特定领域（如围棋、图像识别）已超越人类。但这些只是狭隘、专门的能力。
「人机差距」揭示了AGI所欠缺的部分：高效获取新技能的能力。
ARC-AGI-2登场，基础LLM挂零
今日正式发布的ARC-AGI-2基准测试，在对人类难度不变的前提下，极大提高了对AI的难度挑战。
在一项有400人参与的对照研究中，ARC-AGI-2的每个任务，都至少有两名参与者能在两次或更少的尝试内解决。
这和给AI设定的规则一致，每个任务AI都有两次尝试机会。
与ARC-AGI-1类似，ARC-AGI-2采用「两次尝试通过（pass@2）」的评估体系，因为部分任务存在显著的模糊性，需要两次猜测来消除歧义，同时也用于排查数据集中可能无意出现的模糊或错误之处。
经过人类测试，相较于ARC-AGI-1，作者对ARC-AGI-2任务质量更具信心。
以下是ARC-AGI-2的官方更新内容：
所有评估集（公开、半私有、私有）的任务数量从100个增加至120个。
剔除了评估集中易受暴力搜索破解的任务，即2020年原始Kaggle竞赛中已被解决的所有任务。
开展人类测试，以校准评估集难度，确保任务独立同分布，并验证至少有两名人类可在两次尝试内解决任务，这与对AI的要求一致。
根据研究成果，设计了新任务来挑战AI推理系统，涵盖符号解释、组合推理、上下文规则等多个方面。
2019年推出的ARC-AGI-1，主要是为了挑战深度学习，尤其是防止模型单纯「记忆」训练数据集。
ARC-AGI包含一个训练数据集和多个评估集，其中私有评估集用于2024年ARC奖竞赛。训练集的作用是让模型学习解决评估集中任务所需的核心知识。
为了完成评估集中的任务，AI必须展现出适应全新任务的能力。
打个比方，训练集就像是教你认识小学算术符号，而评估集则要求用这些符号知识去解代数方程。你不能靠死记硬背得出答案，必须把知识灵活运用到新问题上。
ARC-AGI-2对AI的要求更高，要想战胜它，必须具备高度的适应性和高效性。
下面是ARC-AGI-2的示例任务，满足两个条件：一是至少有两名人类能在两次尝试内解决；二是所有前沿AI推理系统都无法解决。
符号解释
前沿AI推理系统在处理需要赋予符号超出视觉模式意义的任务时，表现欠佳。
系统能进行对称性检查、镜像、变换，甚至识别连接元素，但就是无法理解符号本身的语义。
组合推理
AI推理系统在处理需要同时应用多个规则，或者应用相互关联规则的任务时，困难重重。
相反，要是任务只有一两条全局规则，这些系统就能发现并运用规则。
上下文规则应用
AI推理系统在面对需根据上下文灵活应用规则的任务时，也会陷入困境。
它们往往只关注表面模式，无法理解背后的选择原则。
两人组队拿满分，o3仅4%
ARC-AGI-2由以下数据集构成：
校准指的是这些任务具有独立同分布（IDD）特性。理论上，在公开、半私有和私有评估集上，未出现过拟合情况的分数应具有直接可比性。
为收集相关数据，在严格受控的环境下，对400多位人类进行了测试。
接下来几周，公开任务的人类可解性数据将与ARC-AGI-2论文一同发布。
对所有公开的AI系统重新评估，ARC-AGI-2起始分数如下：
带*的分数，是根据目前收集到的部分结果，还有o1-pro的定价估算出来的。完整结果一出来，马上会公布。
所有分数均按照「两次尝试通过（pass@2）」标准，且基于半私有评估集得出（ARC-AGI-1人类小组和ARChitects除外，分别基于公开评估集和私有评估集）。
人类小组的效率计算基于115-150美元的到场费用，外加解决每个任务奖励5美元。
对成本进行了优化以提升到场率（实际到场率为注册人数的70%）。尽管人类智能成本效率的极限可能在每个任务2-5美元区间，但基于实际收集的数据，报告中每个任务17美元。
等OpenAI o3 low/high的API开放，将对其正式版本进行测试。
用从ARC-AGI-1转到ARC-AGI-2的任务进行预估，o3-low得分约为4%，如果计算量特别大（每个任务数千美元），o3-high得分有望达到15-20%。
智能并非仅是能力
从现在开始，所有ARC-AGI的报告都将附带一项效率指标。
首先选择成本作为指标，因为在对比人类与AI性能时，成本具有最直接的可比性。
智能并非仅是解决问题和获取高分的能力。获取和运用这些能力的效率，是智能的关键要素。
核心问题不仅在于「AI能否掌握解决任务的技能？」，更在于「以怎样的效率或成本来掌握？」
前沿AI系统在ARC-AGI-1与ARC-AGI-2上的得分
仅靠规模远远不够
在资源与搜索时间不受限的情况下，暴力搜索最终能够解决ARC-AGI问题。
但这绝非真正的智能。智能在于高效地找到解决方案，而非盲目穷举。
关注效率是ARC-AGI的核心原则。
明确量化智能的成本，要求解决方案不仅展示能力，更要展现对资源的高效利用，这才是AGI的本质。
全新的ARC-AGI排行榜页面将从分数和成本两个维度同步呈现。
截至2025年3月24日，ARC-AGI新排行榜同时展示分数与效率
本周竞赛盛大开启！
随着ARC-AGI-2的发布，2025年ARC Prize重磅回归！竞赛将于3月至11月期间在Kaggle平台举办。
竞赛设有12.5万美元的保底进展奖，以及高达70万美元的大奖，团队得分超过85%即可解锁！
此外，还有17.5万美元的奖项待后续公布细则。
Kaggle竞赛规则禁止使用互联网API，每次提交仅可使用约50美元的计算资源。
为获取获奖资格，参赛者需在竞赛结束时开源解决方案。
去年的竞赛成果斐然，超过1500支团队踊跃参与，产出了40篇极具影响力的研究论文。
获奖研究人员提出的创新理念已在AI行业得到广泛应用。
参考资料：
https://x.com/arcprize/status/1904269307284230593
https://x.com/fchollet/status/1904265979192086882
https://arcprize.org/blog/announcing-arc-agi-2-and-arc-prize-2025
