ARC-AGI-3 上的高分 harness 结果
WalterReade · x · 2026-07-17
这条转发主要在夸“action efficiency charts”更主流，但引用内容里给出了实质信息：
- 新的 [schema] harness 在 ARC-AGI-3 Public set 上表现很强
- 使用 Opus 4.8 + Fable 5 时达到 99% RHAE
- 使用 GPT-5.6 Sol 时也达到 95.35%
引用者的核心判断是：应当用“信息效率”而不只是“成本”来衡量智能，[schema] 被描述为让 LLM “像物理学家一样思考”的框架。
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