TEMPO 训练法：模型在 ARC-AGI-3 上显著超越基准线
CodeByPoonam · x · 2026-08-31
TEMPO 方法在 ARC-AGI-3 基准上表现出色，得分比基线高 31.5%，比标准强化学习 (GRPO) 高 20.6%。在长轮次交互中，该方法能持续提升性能，而基线模型则陷入停滞。
- 机制原理：TEMPO 允许模型在任务中途切换角色，暂停并推理自身进度，估算与目标的实际距离，而非仅依赖固定的事后评分系统。这种“演员与评论家”同体的架构是 dots-3 note 实现高性能的关键。
所属事件:TEMPO 训练法大幅刷新 ARC-AGI-3 成绩(3 条相关)→
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