São Paulo — InkDesign News — Nos últimos meses, diversas inovações no campo de machine learning têm sido observadas, incluindo o lançamento de novos modelos de LLMs como Qwen 3 MoE e Grok 4. Com isso, surgem novos benchmarks, como o ARC AGI 3, que destacam desafios significativos para esses modelos.
Arquitetura de modelo
A recente introdução do benchmark ARC AGI 3 representa um novo desafio para modelos de linguagem de última geração. Este benchmark enfatiza a capacidade de razão interativa e foi projetado para evidenciar a diferença de desempenho entre humanos e máquinas. Como mencionado em um tweet recente:
Hoje, estamos anunciando uma prévia do ARC-AGI-3, o Benchmark de Raciocínio Interativo com a maior diferença entre fácil para humanos e difícil para a IA.
(“Today, we’re announcing a preview of ARC-AGI-3, the Interactive Reasoning Benchmark with the widest gap between easy for humans and hard for AI.”)— ARC Prize, Twitter
Os benchmarks anteriores, como o ARC AGI 1 e 2, focavam em padrões de combinação de entradas e saídas. O novo ARC AGI 3, por outro lado, desafia os modelos a interagir sem instruções prévias, aumentando a complexidade da tarefa.
Treinamento e otimização
A eficácia de um modelo é frequentemente mensurada pela sua capacidade de executar tarefas específicas. Ao testar as LLMs no ARC AGI 3, alguns modelos conhecidos, como os da OpenAI, tiveram desempenhos modestos, pontuando apenas 0% nos testes iniciais. Isso levanta questões sobre a extensão e diversidade dos conjuntos de dados utilizados para o treinamento. Parece claro que a falta de exposição a jogos e ambientes interativos em seus dados de treinamento é um limitador significativo.
Modelos de ponta apresentaram 0% de sucesso no ARC AGI 3, destacando a discrepância entre a capacidade humana e a da IA.
(“Frontier AI scored 0% on ARC AGI 3, highlighting the gap between human capability and AI.”)— DeepNewz, Artigo
A análise do tamanho do espaço de ações e a integração de dados sobre ações autonômicas são áreas a serem aprimoradas. Um gerenciamento mais eficiente da memória e técnicas de resumo de contexto podem ser essenciais para aumentar a eficácia.
Resultados e métricas
Os benchmarks fornecem uma maneira estruturada de avaliar o progresso da IA em comparação com a inteligência humana. A pontuação inicial de 0% para modelos avançados mostra um claro desafio. Contudo, isso não representa um impasse, mas sim uma oportunidade para futuras melhorias.
Está sendo identificado que melhorias dirigidas para modelos de desempenho ativo podem gerar resultados significativos nos benchmarks.
Vejo um aumento significativo no desempenho de IA na ARC AGI 3 como viável em um futuro próximo.
(“I see significant improvements in AI performance on ARC AGI 3 as feasible in the near future.”)— Autor, Artigo
Em suma, o avanço na complexidade dos desafios apresentados por benchmarks como o ARC AGI 3 poderá impulsionar inovações em métodos de aprendizado profundo. Essa evolução tem implicações práticas, que incluem aplicações em jogos, automação e outros domínios que exigem a capacidade de entender e interagir com novos ambientes.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
