ARC Prize 峰会展示 PRO-LONG:让 GPT-5.6+Codex 跨回合记忆 best@k 翻倍
xennygrimmato_ · x · 2026-10-24
ARC Prize 峰会在波士顿举行,演讲者阵容包括 Greg Kamradt 与 François Chollet 等。
其中一场演讲介绍了 PRO-LONG 方法,主题是用 NetHack 测试智能体的跨回合记忆(cross-episodic memory)。配图结果显示:在 BALROG 基准上,GPT-5.6 + Codex 结合 PRO-LONG 后 mean best@k 从约 13.5 升至 24.5(5 回合),Kimi + Mini-SWE 组合也从 5.1 提升到 11.3,而无日志(NoLog)基线提升明显更慢,说明持久化跨回合日志能显著拉长智能体的有效任务视野。
所属事件:ARC Prize 研究峰会在 MIT 举行，聚焦开放式智能(2 条相关)→
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