LarNovos testes da AGI prova desafiadores, toca a maioria dos modelos de IA
A Fundação Arc Prize, co-fundada pelo renomado pesquisador de IA François Chollet, revelou recentemente um novo benchmark chamado ARC-AGI-2 em um post de blog. Este teste visa expandir os limites da inteligência geral de IA, e até agora, está se mostrando um desafio difícil para a maioria dos modelos de IA.
De acordo com o ranking da Arc Prize, até mesmo modelos avançados de IA de "raciocínio" como o o1-pro da OpenAI e o R1 da DeepSeek estão obtendo pontuações entre 1% e 1,3%. Enquanto isso, modelos poderosos sem raciocínio, como GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet e Gemini 2.0 Flash, estão na faixa de 1%.
Os testes ARC-AGI desafiam sistemas de IA com problemas semelhantes a quebra-cabeças, exigindo que identifiquem padrões visuais em grades de quadrados coloridos e gerem a grade "resposta" correta. Esses problemas são projetados para testar a capacidade de uma IA de se adaptar a novos desafios nunca vistos.
Para estabelecer uma linha de base humana, a Fundação Arc Prize fez com que mais de 400 pessoas realizassem o teste ARC-AGI-2. Em média, esses "painéis" de humanos alcançaram uma taxa de sucesso de 60%, superando significativamente os modelos de IA.
Uma questão de exemplo do ARC-AGI-2. Créditos da imagem: Arc Prize François Chollet foi ao X afirmar que o ARC-AGI-2 é uma medida mais precisa da verdadeira inteligência de um modelo de IA em comparação com seu antecessor, ARC-AGI-1. Os testes da Fundação Arc Prize são projetados para avaliar se uma IA pode aprender novas habilidades de forma eficiente além de seus dados de treinamento.Chollet enfatizou que o ARC-AGI-2 impede que os modelos de IA dependam de poder computacional de "força bruta" para resolver problemas, uma falha que ele reconheceu no primeiro teste. Para abordar isso, o ARC-AGI-2 introduz uma métrica de eficiência e exige que os modelos interpretem padrões no momento, em vez de dependerem de memorização.
Em um post de blog, o co-fundador da Fundação Arc Prize, Greg Kamradt, destacou que a inteligência não se trata apenas de resolver problemas ou alcançar altas pontuações. "A eficiência com que essas capacidades são adquiridas e implementadas é um componente crucial e definidor", ele escreveu. "A questão central não é apenas, 'A IA pode adquirir a habilidade para resolver uma tarefa?', mas também, 'Com que eficiência ou custo?'"
O ARC-AGI-1 permaneceu imbatível por cerca de cinco anos até dezembro de 2024, quando o modelo avançado de raciocínio da OpenAI, o3, superou todos os outros modelos de IA e igualou o desempenho humano. No entanto, o sucesso do o3 no ARC-AGI-1 teve um custo significativo. A versão do modelo o3 da OpenAI, o3 (low), que obteve impressionantes 75,7% no ARC-AGI-1, conseguiu apenas 4% no ARC-AGI-2, usando $200 de poder computacional por tarefa.
Comparação do desempenho de modelos de IA de ponta no ARC-AGI-1 e ARC-AGI-2. Créditos da imagem: Arc Prize A introdução do ARC-AGI-2 ocorre em um momento em que muitos na indústria de tecnologia estão pedindo novos benchmarks não saturados para medir o progresso da IA. Thomas Wolf, co-fundador da Hugging Face, disse recentemente à TechCrunch que a indústria de IA carece de testes suficientes para medir características-chave da inteligência geral artificial, como a criatividade.Junto com o novo benchmark, a Fundação Arc Prize anunciou o concurso Arc Prize 2025, desafiando desenvolvedores a alcançar 85% de precisão no teste ARC-AGI-2 gastando apenas $0,42 por tarefa.
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Comentários (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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Para estabelecer uma linha de base humana, a Fundação Arc Prize fez com que mais de 400 pessoas realizassem o teste ARC-AGI-2. Em média, esses "painéis" de humanos alcançaram uma taxa de sucesso de 60%, superando significativamente os modelos de IA.
Chollet enfatizou que o ARC-AGI-2 impede que os modelos de IA dependam de poder computacional de "força bruta" para resolver problemas, uma falha que ele reconheceu no primeiro teste. Para abordar isso, o ARC-AGI-2 introduz uma métrica de eficiência e exige que os modelos interpretem padrões no momento, em vez de dependerem de memorização.
Em um post de blog, o co-fundador da Fundação Arc Prize, Greg Kamradt, destacou que a inteligência não se trata apenas de resolver problemas ou alcançar altas pontuações. "A eficiência com que essas capacidades são adquiridas e implementadas é um componente crucial e definidor", ele escreveu. "A questão central não é apenas, 'A IA pode adquirir a habilidade para resolver uma tarefa?', mas também, 'Com que eficiência ou custo?'"
O ARC-AGI-1 permaneceu imbatível por cerca de cinco anos até dezembro de 2024, quando o modelo avançado de raciocínio da OpenAI, o3, superou todos os outros modelos de IA e igualou o desempenho humano. No entanto, o sucesso do o3 no ARC-AGI-1 teve um custo significativo. A versão do modelo o3 da OpenAI, o3 (low), que obteve impressionantes 75,7% no ARC-AGI-1, conseguiu apenas 4% no ARC-AGI-2, usando $200 de poder computacional por tarefa.
Junto com o novo benchmark, a Fundação Arc Prize anunciou o concurso Arc Prize 2025, desafiando desenvolvedores a alcançar 85% de precisão no teste ARC-AGI-2 gastando apenas $0,42 por tarefa.
O RSI passa a ser o novo AGI, igualmente difícil de definir
O termo “recursão” tornou-se a palavra da moda no campo da inteligência artificial. Duas startups distintas adotaram esse termo como nome, e muitas outras agora fazem referência ao Autoaperfeiçoamento
A OpenAI traça os contornos da economia da IA com fundos de riqueza pública, impostos sobre robôs e a semana de quatro dias
Enquanto os governos lutam para lidar com o impacto econômico das máquinas superinteligentes, a OpenAI divulgou um conjunto de propostas de políticas que delineiam como a riqueza e o trabalho poderiam
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Matei Zaharia, cofundador e diretor de tecnologia (CTO) da Databricks, quase deixou passar despercebido o e-mail que o informava de que havia sido agraciado com o Prêmio ACM de Computação de 2026. “Fo
2026 Últimas Melhores Ferramentas de Escrita de Melodias por IA Mais Bem Avaliadas para Rascunhos de Músicas! A XIX.AI reuniu uma coleção altamente poderosa e transformadora, que passou por rigorosos testes no mundo real para oferecer a melhor experiência de escrita. Você pode encontrar comparações detalhadas entre as versões gratuita e paga, classificações precisas e opções imperdíveis projetadas para ajudá-lo a criar rascunhos de músicas impressionantes sem esforço e aumentar significativamente sua produtividade criativa. Explore agora para descobrir a ferramenta perfeita para você!
8 ferramentas
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12 ferramentas
xix.ai
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9 ferramentas
xix.ai
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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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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!
