优化上下文管理让 ARC-AGI-3 成绩提升三倍
ns123abc · x · 2026-07-30
有开发者发现，在 ARC-AGI-3 评测中，模型性能的瓶颈主要在于上下文管理而非纯粹的推理能力。
通过允许模型在跨越不同上下文窗口时保留其推理状态，其评测得分直接提升了 三倍。
不过，由于其他模型是在不同规则下测试的，结果缺乏可比性，这是否属于真正的 SOTA（当前最佳）仍有待验证。
所属事件:优化记忆管理设置，GPT-5.6 在 ARC-AGI-3 跑分翻三倍(27 条相关)→
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