上下文压缩让模型跑通 ARC-AGI-3，harness 工程潜力巨大
eldonredwards · x · 2026-07-30
Ethan Mollick 指出，当前 AI 行业对模型与工程化外壳（harness）结合的探索才刚刚起步，即便模型能力不再提升，仅靠优化 harness 也有巨大潜力。同时，引用的推文展示了具体案例：通过允许模型跨多个上下文窗口推理，并配合上下文压缩实现，GPT-5.6 Sol 成功在 ARC-AGI-3 基准上达到 SOTA。
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