Новый тест поставил в тупик большинство ИИ-моделей

Некоммерческая организация Arc Prize объявила о создании нового сложного теста для измерения интеллекта ведущих ИИ-моделей.  Большинство нейросетей не смогли справиться с ARC-AGI-2. Его тесты состоят из похожих на головоломки задач, в которых искусственному интеллекту необходимо определить визуальные паттерны из набора разноцветных квадратов и сгенерировать правильную сетку ответа.  Пример вопроса из ARC-AGI-2. Данные: Arc Prize. Тест призван заставить ИИ адаптироваться к новым проблемам, с которыми он раньше не сталкивался.  «Разумные» нейросети вроде o1-pro от OpenAI и R1 от DeepSeek набирают от 1% до 1,3% в ходе прохождения ARC-AGI-2. У мощных не рассуждающих искусственных интеллектов, таких как GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet и Gemini 2.0 Flash, показатель около 1%. Для сравнения, в среднем люди правильно отвечают на 60% вопросов. Для анализа фонд попросил пройти тест 400 человек.  Сооснователь организации Франсуа Шолле подчеркнул, что новый бенчмарк призван измерить гибкость искусственного интеллекта, а не запоминание навыков. Today, we're releasing ARC-AGI-2. It's an AI benchmark designed to measure general fluid intelligence, not memorized skills – a set of never-seen-before tasks that humans find easy, but current AI struggles with.It keeps the same format as ARC-AGI-1, while significantly… pic.twitter.com/9mDyu48znp— François Chollet (@fchollet) March 24, 2025 Он добавил, что, в отличие от ARC-AGI-1, новый тест не позволяет моделям полагаться на «грубую силу» — применение большого количества вычислительных ресурсов для поиска решения. Это было главным недостатком предыдущей версии бенчмарка.  «Интеллект определяется не только способностью решать проблемы или достигать высоких результатов. Эффективность, с которой эти навыки приобретаются и применяются, является важнейшим, определяющим компонентом. Основной вопрос, который мы задаем, заключается не только в том, может ли ИИ приобрести [навык] для решения задачи, но и в том, с какой эффективностью или ценой [он это сделает]», — отметил соучредитель Arc Prize Foundation Грег Камрадт. ИИ-модели не могли пройти ARC-AGI-1 на протяжении примерно пяти лет — до декабря 2024 года, когда OpenAI выпустила «думающий» ИИ o3. Он сравнялся с человеческими показателями.  Версия модели o3 (low) набрала 75,7% баллов в тесте ARC-AGI-1 и 4% в ARC-AGI-2. Данные: Arc Prize. Ранее ориентированная на рассуждения ИИ-модель o1-preview путем манипуляций в файловой системе самостоятельно и без подсказок взломала тестовую среду, чтобы не проиграть Stockfish в шахматы. Напомним, в январе 2025 года ведущие нейросети проиграли в шахматном турнире, несмотря на применение запрещенных ходов.

Мар 25, 2025 - 14:36
 0
Новый тест поставил в тупик большинство ИИ-моделей

Tool_AI

Некоммерческая организация Arc Prize объявила о создании нового сложного теста для измерения интеллекта ведущих ИИ-моделей. 

Большинство нейросетей не смогли справиться с ARC-AGI-2. Его тесты состоят из похожих на головоломки задач, в которых искусственному интеллекту необходимо определить визуальные паттерны из набора разноцветных квадратов и сгенерировать правильную сетку ответа. 

Пример вопроса из ARC-AGI-2. Данные: Arc Prize.

Тест призван заставить ИИ адаптироваться к новым проблемам, с которыми он раньше не сталкивался. 

«Разумные» нейросети вроде o1-pro от OpenAI и R1 от DeepSeek набирают от 1% до 1,3% в ходе прохождения ARC-AGI-2. У мощных не рассуждающих искусственных интеллектов, таких как GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet и Gemini 2.0 Flash, показатель около 1%.

Для сравнения, в среднем люди правильно отвечают на 60% вопросов. Для анализа фонд попросил пройти тест 400 человек. 

Сооснователь организации Франсуа Шолле подчеркнул, что новый бенчмарк призван измерить гибкость искусственного интеллекта, а не запоминание навыков.

Он добавил, что, в отличие от ARC-AGI-1, новый тест не позволяет моделям полагаться на «грубую силу» — применение большого количества вычислительных ресурсов для поиска решения. Это было главным недостатком предыдущей версии бенчмарка. 

«Интеллект определяется не только способностью решать проблемы или достигать высоких результатов. Эффективность, с которой эти навыки приобретаются и применяются, является важнейшим, определяющим компонентом. Основной вопрос, который мы задаем, заключается не только в том, может ли ИИ приобрести [навык] для решения задачи, но и в том, с какой эффективностью или ценой [он это сделает]», — отметил соучредитель Arc Prize Foundation Грег Камрадт.

ИИ-модели не могли пройти ARC-AGI-1 на протяжении примерно пяти лет — до декабря 2024 года, когда OpenAI выпустила «думающий» ИИ o3. Он сравнялся с человеческими показателями. 

Версия модели o3 (low) набрала 75,7% баллов в тесте ARC-AGI-1 и 4% в ARC-AGI-2. Данные: Arc Prize.

Ранее ориентированная на рассуждения ИИ-модель o1-preview путем манипуляций в файловой системе самостоятельно и без подсказок взломала тестовую среду, чтобы не проиграть Stockfish в шахматы.

Напомним, в январе 2025 года ведущие нейросети проиграли в шахматном турнире, несмотря на применение запрещенных ходов.