#ARC-AGI-3
Prime Agent 是一个强大的开源 harness，它通过递归语言模型和持续 harness 提高了长期评估和编码代理工作流程的效率，其性能在多个任务上超过了其他 harness，值得一试。
OpenAI 的 GPT-5.6 Sol 在 ARC-AGI-3 上分数翻倍还多，token 还省了六倍，看看他们怎么做到的。
Twin 让智能体边玩边写世界模型，ARC-AGI-3 得分从 7.8% 提到 93.3%，效率还超过人类。看看它怎么猜规则。
Gary Marcus 说 ARC-AGI-3 上跑得最好的都用了神经符号世界模型，想看这方向为什么牛，可以读这条。
Jeremy Berman 用 Claude Code 加 Opus 5 把 ARC-AGI-3 刷到 96.2%，没做什么 ARC 定制，思路很通用。
这个框架把 Opus 5 的评分从 30% 刷到 95.5%，但作者觉得换汤不换药，实战未必比 Claude Code 强。
Prime Agent 这个递归框架挺有意思，直接把 Opus 5 的 ARC 成绩从 30% 拉到了 95%，还能替代 Claude Code 和 Codex，值得看看。
OpenAI给GPT-5.6 Sol换了套测试框架，ARC-AGI-3得分从7.8%涨到38.3%，输出还省了六分之五，这招挺妙。
OpenAI推出GPT-5.6 Sol，在自定测试里赢了Anthropic的Opus 5，但换官方环境就掉到7.8%，差距挺大。
OpenAI 分享了两个超实用的 API 开关，GPT-5.6 Sol 在 ARC-AGI-3 上分数直接翻了三倍，token 还省了十二倍，搞推理优化的一定要看看。
OpenAI 的 GPT-5.6 Sol 改了俩设置就在 ARC-AGI-3 上屠榜，教你多窗口推理+规范化压缩这套新打法。
OpenAI 发现 GPT-5.6 Sol 在 ARC-AGI-3 上表现差是因为 API 设置没开对。改两个参数分数涨三倍，token 省六倍，学起来很实用。
Anthropic 新出的 Opus 5 跑分逼近旗舰 Fable 5，价格只要一半，ARC-AGI-3 上直接三倍杀第二名，闭眼入。
他们搞了个叫 Schema 的 harness，让 AI 学物理学家那样思考，直接刷爆 ARC-AGI-3 基准，挺有意思的。
Impossible Research的[schema]让LLM像物理学家推理，ARC-AGI-3刷到99% RHAE，太强了
