#ARC-AGI-2

TraceViT在ARC上刷到67.8%，思路是让每步推理都有中间状态监督，代码还会开源，想搞视觉推理的可以盯一下。

这篇论文提出了PoTRE，用四个不同角色的智能体协作推理，在HLE上拿了新SOTA，而且比单纯堆参数的模型更省计算量。

这篇论文提出沙漏推理，让GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro在ARC-AGI、ChipBench等基准上大幅提升，不是靠新模型，而是靠精巧的推理结构设计，值得搞推理的人看看。

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。