MaisonLe nouveau test AGI s'avère difficile, les souches majorité des modèles d'IA
La Fondation Arc Prize, co-fondée par le célèbre chercheur en IA François Chollet, a récemment dévoilé un nouveau benchmark appelé ARC-AGI-2 dans un article de blog. Ce test vise à repousser les limites de l'intelligence générale de l'IA, et jusqu'à présent, il s'avère être un défi de taille pour la plupart des modèles d'IA.
Selon le classement d'Arc Prize, même les modèles d'IA avancés en "raisonnement" comme o1-pro d'OpenAI et R1 de DeepSeek ne parviennent qu'à obtenir des scores entre 1 % et 1,3 %. Pendant ce temps, les modèles puissants non axés sur le raisonnement, tels que GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet et Gemini 2.0 Flash, se situent autour de la barre des 1 %.
Les tests ARC-AGI mettent les systèmes d'IA à l'épreuve avec des problèmes de type casse-tête, les obligeant à identifier des motifs visuels dans des grilles de carrés de différentes couleurs et à générer la grille "réponse" correcte. Ces problèmes sont conçus pour tester la capacité d'une IA à s'adapter à de nouveaux défis inédits.
Pour établir une référence humaine, la Fondation Arc Prize a fait passer le test ARC-AGI-2 à plus de 400 personnes. En moyenne, ces "panels" d'humains ont atteint un taux de réussite de 60 %, surpassant largement les modèles d'IA.
Un exemple de question d'ARC-AGI-2. Crédits image : Arc Prize François Chollet a déclaré sur X qu'ARC-AGI-2 est une mesure plus précise de l'intelligence réelle d'un modèle d'IA par rapport à son prédécesseur, ARC-AGI-1. Les tests de la Fondation Arc Prize sont conçus pour évaluer si une IA peut apprendre efficacement de nouvelles compétences au-delà de ses données d'entraînement.Chollet a souligné qu'ARC-AGI-2 empêche les modèles d'IA de s'appuyer sur une puissance de calcul "brute" pour résoudre les problèmes, un défaut qu'il a reconnu dans le premier test. Pour y remédier, ARC-AGI-2 introduit une métrique d'efficacité et exige que les modèles interprètent les motifs à la volée plutôt que de s'appuyer sur la mémorisation.
Dans un article de blog, le co-fondateur de la Fondation Arc Prize, Greg Kamradt, a insisté sur le fait que l'intelligence ne se limite pas à résoudre des problèmes ou à obtenir des scores élevés. "L'efficacité avec laquelle ces capacités sont acquises et déployées est un composant crucial et déterminant", a-t-il écrit. "La question centrale posée n'est pas seulement : 'L'IA peut-elle acquérir la compétence pour résoudre une tâche ?', mais aussi : 'À quelle efficacité ou à quel coût ?'"
ARC-AGI-1 est resté invaincu pendant environ cinq ans jusqu'en décembre 2024, lorsque le modèle de raisonnement avancé d'OpenAI, o3, a surpassé tous les autres modèles d'IA et égalé les performances humaines. Cependant, le succès d'o3 sur ARC-AGI-1 a eu un coût significatif. La version du modèle o3 d'OpenAI, o3 (low), qui a obtenu un impressionnant 75,7 % sur ARC-AGI-1, n'a atteint qu'un maigre 4 % sur ARC-AGI-2, en utilisant 200 $ de puissance de calcul par tâche.
Comparaison des performances des modèles d'IA de pointe sur ARC-AGI-1 et ARC-AGI-2. Crédits image : Arc Prize L'introduction d'ARC-AGI-2 intervient à un moment où de nombreux acteurs de l'industrie technologique réclament de nouveaux benchmarks non saturés pour mesurer les progrès de l'IA. Thomas Wolf, co-fondateur de Hugging Face, a récemment déclaré à TechCrunch que l'industrie de l'IA manque de tests suffisants pour mesurer des traits clés de l'intelligence générale artificielle, tels que la créativité.Parallèlement au nouveau benchmark, la Fondation Arc Prize a annoncé le concours Arc Prize 2025, défiant les développeurs d'atteindre une précision de 85 % sur le test ARC-AGI-2 tout en dépensant seulement 0,42 $ par tâche.
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commentaires (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!
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Les tests ARC-AGI mettent les systèmes d'IA à l'épreuve avec des problèmes de type casse-tête, les obligeant à identifier des motifs visuels dans des grilles de carrés de différentes couleurs et à générer la grille "réponse" correcte. Ces problèmes sont conçus pour tester la capacité d'une IA à s'adapter à de nouveaux défis inédits.
Pour établir une référence humaine, la Fondation Arc Prize a fait passer le test ARC-AGI-2 à plus de 400 personnes. En moyenne, ces "panels" d'humains ont atteint un taux de réussite de 60 %, surpassant largement les modèles d'IA.
Chollet a souligné qu'ARC-AGI-2 empêche les modèles d'IA de s'appuyer sur une puissance de calcul "brute" pour résoudre les problèmes, un défaut qu'il a reconnu dans le premier test. Pour y remédier, ARC-AGI-2 introduit une métrique d'efficacité et exige que les modèles interprètent les motifs à la volée plutôt que de s'appuyer sur la mémorisation.
Dans un article de blog, le co-fondateur de la Fondation Arc Prize, Greg Kamradt, a insisté sur le fait que l'intelligence ne se limite pas à résoudre des problèmes ou à obtenir des scores élevés. "L'efficacité avec laquelle ces capacités sont acquises et déployées est un composant crucial et déterminant", a-t-il écrit. "La question centrale posée n'est pas seulement : 'L'IA peut-elle acquérir la compétence pour résoudre une tâche ?', mais aussi : 'À quelle efficacité ou à quel coût ?'"
ARC-AGI-1 est resté invaincu pendant environ cinq ans jusqu'en décembre 2024, lorsque le modèle de raisonnement avancé d'OpenAI, o3, a surpassé tous les autres modèles d'IA et égalé les performances humaines. Cependant, le succès d'o3 sur ARC-AGI-1 a eu un coût significatif. La version du modèle o3 d'OpenAI, o3 (low), qui a obtenu un impressionnant 75,7 % sur ARC-AGI-1, n'a atteint qu'un maigre 4 % sur ARC-AGI-2, en utilisant 200 $ de puissance de calcul par tâche.
Parallèlement au nouveau benchmark, la Fondation Arc Prize a annoncé le concours Arc Prize 2025, défiant les développeurs d'atteindre une précision de 85 % sur le test ARC-AGI-2 tout en dépensant seulement 0,42 $ par tâche.
Le RSI devient le nouvel AGI, tout aussi difficile à définir
Le terme « récursivité » est devenu le dernier mot à la mode dans le domaine de l’intelligence artificielle. Deux start-ups distinctes l’ont adopté comme nom, et de nombreuses autres font désormais ré
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Alors que les gouvernements peinent à gérer l’impact économique des machines superintelligentes, OpenAI a publié une série de propositions politiques décrivant comment la richesse et le travail pourra
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¿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.
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