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Der neue AGI -Test erweist sich als herausfordernd, die Mehrheit der KI -Modelle der Stümpfe
Die Arc Prize Foundation, mitbegründet von dem renommierten KI-Forscher François Chollet, hat kürzlich in einem Blogbeitrag einen neuen Benchmark namens ARC-AGI-2 vorgestellt. Dieser Test zielt darauf ab, die Grenzen der allgemeinen Intelligenz von KI zu erweitern, und bisher erweist er sich für die meisten KI-Modelle als schwer zu knacken.
Laut der Rangliste des Arc Prize erreichen selbst fortschrittliche „denkende“ KI-Modelle wie OpenAI's o1-pro und DeepSeek's R1 nur Werte zwischen 1 % und 1,3 %. Währenddessen liegen leistungsstarke nicht-denkende Modelle wie GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet und Gemini 2.0 Flash bei etwa 1 %.
ARC-AGI-Tests fordern KI-Systeme mit rätselartigen Problemen heraus, bei denen sie visuelle Muster in Gittern aus verschiedenfarbigen Quadraten erkennen und das richtige „Antwort“-Gitter erstellen müssen. Diese Probleme sind darauf ausgelegt, die Fähigkeit einer KI zu testen, sich an neue, unbekannte Herausforderungen anzupassen.
Um eine menschliche Basislinie zu etablieren, ließ die Arc Prize Foundation über 400 Personen den ARC-AGI-2-Test durchführen. Im Durchschnitt erzielten diese „Gremien“ von Menschen eine Erfolgsquote von 60 %, womit sie die KI-Modelle deutlich übertrafen.
Eine Beispielaufgabe aus ARC-AGI-2. Bildnachweis: Arc Prize François Chollet erklärte auf X, dass ARC-AGI-2 im Vergleich zu seinem Vorgänger, ARC-AGI-1, ein genaueres Maß für die wahre Intelligenz eines KI-Modells ist. Die Tests der Arc Prize Foundation sind darauf ausgelegt, zu prüfen, ob eine KI effizient neue Fähigkeiten jenseits ihrer Trainingsdaten erlernen kann.Chollet betonte, dass ARC-AGI-2 verhindert, dass KI-Modelle Probleme durch „brute force“-Rechenleistung lösen, ein Mangel, den er beim ersten Test eingestand. Um dies zu beheben, führt ARC-AGI-2 eine Effizienzmetrik ein und verlangt, dass Modelle Muster spontan interpretieren, anstatt sich auf Auswendiglernen zu stützen.
In einem Blogbeitrag betonte Greg Kamradt, Mitbegründer der Arc Prize Foundation, dass Intelligenz nicht nur darin besteht, Probleme zu lösen oder hohe Punktzahlen zu erzielen. „Die Effizienz, mit der diese Fähigkeiten erworben und eingesetzt werden, ist eine entscheidende, definierende Komponente“, schrieb er. „Die zentrale Frage ist nicht nur: ‚Kann KI die Fähigkeit erwerben, eine Aufgabe zu lösen?‘, sondern auch: ‚Mit welcher Effizienz oder zu welchen Kosten?‘“
ARC-AGI-1 blieb etwa fünf Jahre lang ungeschlagen, bis im Dezember 2024 OpenAI's fortschrittliches Denkmodell o3 alle anderen KI-Modelle übertraf und die menschliche Leistung erreichte. Allerdings war der Erfolg von o3 bei ARC-AGI-1 mit erheblichen Kosten verbunden. Die Version von OpenAI's o3-Modell, o3 (low), die bei ARC-AGI-1 beeindruckende 75,7 % erzielte, erreichte bei ARC-AGI-2 nur magere 4 %, bei einem Einsatz von 200 US-Dollar Rechenleistung pro Aufgabe.
Vergleich der Leistung von Frontier-KI-Modellen bei ARC-AGI-1 und ARC-AGI-2. Bildnachweis: Arc Prize Die Einführung von ARC-AGI-2 kommt zu einer Zeit, in der viele in der Technologiebranche nach neuen, ungesättigten Benchmarks verlangen, um den Fortschritt von KI zu messen. Thomas Wolf, Mitbegründer von Hugging Face, erklärte kürzlich gegenüber TechCrunch, dass der KI-Branche ausreichende Tests fehlen, um Schlüsselfähigkeiten der künstlichen allgemeinen Intelligenz, wie Kreativität, zu messen.Neben dem neuen Benchmark kündigte die Arc Prize Foundation den Arc Prize 2025-Wettbewerb an, der Entwickler herausfordert, eine Genauigkeit von 85 % beim ARC-AGI-2-Test zu erreichen, während sie nur 0,42 US-Dollar pro Aufgabe ausgeben.
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Kommentare (40)
![KeithLopez]()
Finally a benchmark that shows how far AI still has to go! The ARC-AGI-2 is no joke, and it's humbling to see even the best models fail. 😮
![DonaldSanchez]()
이 새로운 벤치마크, 진짜 어렵네요. 🤯 요새 AI가 다들 잘하는 줄 알았는데 ARC-AGI-2에서 고전 중이라는 소식에 좀 놀랐어요. François Chollet가 만든거라니... 어쩌면 지능의 본질에 더 가까운 테스트일지도? 정말 일반 지능을 측정할 수 있을까 궁금해집니다. 논문 나오면 좀 더 알아봐야겠어요.
![MarkRoberts]()
¿Un test que la mayoría de las IA no superan? Esto demuestra lo lejos que estamos de la AGI real. Me pregunto si estos benchmarks realmente miden la 'inteligencia' o solo la capacidad de resolver puzzles específicos. 🧩 Parece más un juego para investigadores que un avance práctico.
![RonaldRoberts]()
Новый тест ARC-AGI-2 выглядит как серьёзный вызов для ИИ! 😅 Интересно, насколько близко мы подошли к настоящему общему интеллекту, если даже продвинутые модели справляются с трудом. Может, ключ в комбинации логики и творческого подхода?
![WillieRoberts]()
This ARC-AGI-2 test sounds brutal! Most AI models are getting crushed, which makes me wonder if we’re hyping AI too much. 🤔 Cool to see Chollet shaking things up though!
![GeorgeMiller]()
Este test ARC-AGI-2 es realmente difícil. Lo probé con varios modelos de IA y todos se quedaron atascados. Es genial ver cómo desafía los límites, pero es frustrante cuando ni siquiera los modelos top pueden resolverlo. Quizás sea hora de un nuevo enfoque en el desarrollo de IA. ¡Sigan empujando los límites, pero no olviden celebrar las pequeñas victorias también!
Die Arc Prize Foundation, mitbegründet von dem renommierten KI-Forscher François Chollet, hat kürzlich in einem Blogbeitrag einen neuen Benchmark namens ARC-AGI-2 vorgestellt. Dieser Test zielt darauf ab, die Grenzen der allgemeinen Intelligenz von KI zu erweitern, und bisher erweist er sich für die meisten KI-Modelle als schwer zu knacken.
Laut der Rangliste des Arc Prize erreichen selbst fortschrittliche „denkende“ KI-Modelle wie OpenAI's o1-pro und DeepSeek's R1 nur Werte zwischen 1 % und 1,3 %. Währenddessen liegen leistungsstarke nicht-denkende Modelle wie GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet und Gemini 2.0 Flash bei etwa 1 %.
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Um eine menschliche Basislinie zu etablieren, ließ die Arc Prize Foundation über 400 Personen den ARC-AGI-2-Test durchführen. Im Durchschnitt erzielten diese „Gremien“ von Menschen eine Erfolgsquote von 60 %, womit sie die KI-Modelle deutlich übertrafen.
Chollet betonte, dass ARC-AGI-2 verhindert, dass KI-Modelle Probleme durch „brute force“-Rechenleistung lösen, ein Mangel, den er beim ersten Test eingestand. Um dies zu beheben, führt ARC-AGI-2 eine Effizienzmetrik ein und verlangt, dass Modelle Muster spontan interpretieren, anstatt sich auf Auswendiglernen zu stützen.
In einem Blogbeitrag betonte Greg Kamradt, Mitbegründer der Arc Prize Foundation, dass Intelligenz nicht nur darin besteht, Probleme zu lösen oder hohe Punktzahlen zu erzielen. „Die Effizienz, mit der diese Fähigkeiten erworben und eingesetzt werden, ist eine entscheidende, definierende Komponente“, schrieb er. „Die zentrale Frage ist nicht nur: ‚Kann KI die Fähigkeit erwerben, eine Aufgabe zu lösen?‘, sondern auch: ‚Mit welcher Effizienz oder zu welchen Kosten?‘“
ARC-AGI-1 blieb etwa fünf Jahre lang ungeschlagen, bis im Dezember 2024 OpenAI's fortschrittliches Denkmodell o3 alle anderen KI-Modelle übertraf und die menschliche Leistung erreichte. Allerdings war der Erfolg von o3 bei ARC-AGI-1 mit erheblichen Kosten verbunden. Die Version von OpenAI's o3-Modell, o3 (low), die bei ARC-AGI-1 beeindruckende 75,7 % erzielte, erreichte bei ARC-AGI-2 nur magere 4 %, bei einem Einsatz von 200 US-Dollar Rechenleistung pro Aufgabe.
Neben dem neuen Benchmark kündigte die Arc Prize Foundation den Arc Prize 2025-Wettbewerb an, der Entwickler herausfordert, eine Genauigkeit von 85 % beim ARC-AGI-2-Test zu erreichen, während sie nur 0,42 US-Dollar pro Aufgabe ausgeben.
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This ARC-AGI-2 test sounds brutal! Most AI models are getting crushed, which makes me wonder if we’re hyping AI too much. 🤔 Cool to see Chollet shaking things up though!
Este test ARC-AGI-2 es realmente difícil. Lo probé con varios modelos de IA y todos se quedaron atascados. Es genial ver cómo desafía los límites, pero es frustrante cuando ni siquiera los modelos top pueden resolverlo. Quizás sea hora de un nuevo enfoque en el desarrollo de IA. ¡Sigan empujando los límites, pero no olviden celebrar las pequeñas victorias también!
