ARC-AGI-3 奖励极少动作学习，经典 RL 暴力rollout或失灵
Ryan__Rhys · x · 2026-11-06
RyanRhys 在体验 ARC-AGI-3 的游戏后指出，该基准让人想起十余年前的 Atari RL 基准，但关键区别在于:ARC-AGI-3 明确奖励 agent 用尽可能少的动作完成学习，要求极强的样本效率；而经典 RL 方法依赖大量 rollout 暴力穷举环境，这一范式在新基准上可能行不通。
所属事件:ARC-AGI-3游戏开放试玩，考验智能体样本效率(3 条相关)→
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