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官方账号arXiv cs.LG@Johan Land
推荐理由：这篇论文的方法很实在，用多模态搜索加整体判断，在ARC-AGI-2上做到了72.9%，比GPT-5.2 Pro高了将近19个点，代码还开源了。
ARC-AGI-2
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7月1日
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该论文针对ARC-AGI-2视觉推理基准提出一种新求解器，将文本、图像和代码作为独立搜索算子生成多样候选轨迹，并通过上下文保留的整体判断模型在长上下文提示中联合比较所有候选。在ARC Prize半私有评估集上取得72.9%准确率，成本38.99美元/任务，超过GPT-5.2 Pro的54.2%和Gemini 3 Pro的54.0%。在公开评估集上达到76.1%，成本19.69美元/任务。作者开源完整代码，并报告了负面结果，如规定性提示模板和迭代细化会系统性降低假设多样性。