HogarLa nueva prueba AGI demuestra que los modelos de IA desafiantes y desafiantes
La Fundación Arc Prize, cofundada por el reconocido investigador de IA François Chollet, presentó recientemente un nuevo estándar llamado ARC-AGI-2 en una publicación de blog. Esta prueba busca ampliar los límites de la inteligencia general de la IA, y hasta ahora, está resultando ser un desafío difícil de superar para la mayoría de los modelos de IA.
Según la tabla de clasificación de Arc Prize, incluso los modelos avanzados de IA de "razonamiento" como o1-pro de OpenAI y R1 de DeepSeek solo logran puntajes entre el 1% y el 1.3%. Mientras tanto, modelos potentes sin razonamiento como GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet y Gemini 2.0 Flash están rondando la marca del 1%.
Las pruebas ARC-AGI desafían a los sistemas de IA con problemas similares a rompecabezas, requiriendo que identifiquen patrones visuales en cuadrículas de cuadrados de diferentes colores y generen la cuadrícula de "respuesta" correcta. Estos problemas están diseñados para evaluar la capacidad de una IA para adaptarse a nuevos desafíos no vistos.
Para establecer una línea base humana, la Fundación Arc Prize hizo que más de 400 personas realizaran la prueba ARC-AGI-2. En promedio, estos "paneles" de humanos lograron una tasa de éxito del 60%, superando significativamente a los modelos de IA.
Una pregunta de muestra de ARC-AGI-2. Créditos de la imagen: Arc Prize François Chollet acudió a X para afirmar que ARC-AGI-2 es una medida más precisa de la verdadera inteligencia de un modelo de IA en comparación con su predecesor, ARC-AGI-1. Las pruebas de la Fundación Arc Prize están diseñadas para evaluar si una IA puede aprender eficientemente nuevas habilidades más allá de sus datos de entrenamiento.Chollet enfatizó que ARC-AGI-2 evita que los modelos de IA dependan de la potencia de cálculo de "fuerza bruta" para resolver problemas, un defecto que reconoció en la primera prueba. Para abordar esto, ARC-AGI-2 introduce una métrica de eficiencia y requiere que los modelos interpreten patrones sobre la marcha en lugar de depender de la memorización.
En una publicación de blog, el cofundador de la Fundación Arc Prize, Greg Kamradt, destacó que la inteligencia no se trata solo de resolver problemas o lograr puntajes altos. "La eficiencia con la que se adquieren y despliegan esas capacidades es un componente crucial y definitorio", escribió. "La pregunta central que se plantea no es solo, '¿Puede la IA adquirir la habilidad para resolver una tarea?', sino también, '¿Con qué eficiencia o costo?'"
ARC-AGI-1 permaneció imbatido durante aproximadamente cinco años hasta diciembre de 2024, cuando el modelo avanzado de razonamiento de OpenAI, o3, superó a todos los demás modelos de IA y igualó el rendimiento humano. Sin embargo, el éxito de o3 en ARC-AGI-1 tuvo un costo significativo. La versión del modelo o3 de OpenAI, o3 (bajo), que obtuvo un impresionante 75.7% en ARC-AGI-1, solo logró un escaso 4% en ARC-AGI-2, utilizando $200 de potencia de cálculo por tarea.
Comparación del rendimiento de modelos de IA de vanguardia en ARC-AGI-1 y ARC-AGI-2. Créditos de la imagen: Arc Prize La introducción de ARC-AGI-2 llega en un momento en que muchos en la industria tecnológica están pidiendo nuevos puntos de referencia no saturados para medir el progreso de la IA. Thomas Wolf, cofundador de Hugging Face, recientemente le dijo a TechCrunch que la industria de la IA carece de pruebas suficientes para medir rasgos clave de la inteligencia general artificial, como la creatividad.Junto con el nuevo estándar, la Fundación Arc Prize anunció el concurso Arc Prize 2025, desafiando a los desarrolladores a lograr una precisión del 85% en la prueba ARC-AGI-2 mientras gastan solo $0.42 por tarea.
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comentario (40)
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![KeithLopez]()
Finally a benchmark that shows how far AI still has to go! The ARC-AGI-2 is no joke, and it's humbling to see even the best models fail. 😮
![DonaldSanchez]()
이 새로운 벤치마크, 진짜 어렵네요. 🤯 요새 AI가 다들 잘하는 줄 알았는데 ARC-AGI-2에서 고전 중이라는 소식에 좀 놀랐어요. François Chollet가 만든거라니... 어쩌면 지능의 본질에 더 가까운 테스트일지도? 정말 일반 지능을 측정할 수 있을까 궁금해집니다. 논문 나오면 좀 더 알아봐야겠어요.
![MarkRoberts]()
¿Un test que la mayoría de las IA no superan? Esto demuestra lo lejos que estamos de la AGI real. Me pregunto si estos benchmarks realmente miden la 'inteligencia' o solo la capacidad de resolver puzzles específicos. 🧩 Parece más un juego para investigadores que un avance práctico.
![RonaldRoberts]()
Новый тест ARC-AGI-2 выглядит как серьёзный вызов для ИИ! 😅 Интересно, насколько близко мы подошли к настоящему общему интеллекту, если даже продвинутые модели справляются с трудом. Может, ключ в комбинации логики и творческого подхода?
![WillieRoberts]()
This ARC-AGI-2 test sounds brutal! Most AI models are getting crushed, which makes me wonder if we’re hyping AI too much. 🤔 Cool to see Chollet shaking things up though!
![GeorgeMiller]()
Este test ARC-AGI-2 es realmente difícil. Lo probé con varios modelos de IA y todos se quedaron atascados. Es genial ver cómo desafía los límites, pero es frustrante cuando ni siquiera los modelos top pueden resolverlo. Quizás sea hora de un nuevo enfoque en el desarrollo de IA. ¡Sigan empujando los límites, pero no olviden celebrar las pequeñas victorias también!
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Para establecer una línea base humana, la Fundación Arc Prize hizo que más de 400 personas realizaran la prueba ARC-AGI-2. En promedio, estos "paneles" de humanos lograron una tasa de éxito del 60%, superando significativamente a los modelos de IA.
Chollet enfatizó que ARC-AGI-2 evita que los modelos de IA dependan de la potencia de cálculo de "fuerza bruta" para resolver problemas, un defecto que reconoció en la primera prueba. Para abordar esto, ARC-AGI-2 introduce una métrica de eficiencia y requiere que los modelos interpreten patrones sobre la marcha en lugar de depender de la memorización.
En una publicación de blog, el cofundador de la Fundación Arc Prize, Greg Kamradt, destacó que la inteligencia no se trata solo de resolver problemas o lograr puntajes altos. "La eficiencia con la que se adquieren y despliegan esas capacidades es un componente crucial y definitorio", escribió. "La pregunta central que se plantea no es solo, '¿Puede la IA adquirir la habilidad para resolver una tarea?', sino también, '¿Con qué eficiencia o costo?'"
ARC-AGI-1 permaneció imbatido durante aproximadamente cinco años hasta diciembre de 2024, cuando el modelo avanzado de razonamiento de OpenAI, o3, superó a todos los demás modelos de IA y igualó el rendimiento humano. Sin embargo, el éxito de o3 en ARC-AGI-1 tuvo un costo significativo. La versión del modelo o3 de OpenAI, o3 (bajo), que obtuvo un impresionante 75.7% en ARC-AGI-1, solo logró un escaso 4% en ARC-AGI-2, utilizando $200 de potencia de cálculo por tarea.
Junto con el nuevo estándar, la Fundación Arc Prize anunció el concurso Arc Prize 2025, desafiando a los desarrolladores a lograr una precisión del 85% en la prueba ARC-AGI-2 mientras gastan solo $0.42 por tarea.
El RSI se convierte en el nuevo AGI, igual de difícil de definir
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This ARC-AGI-2 test sounds brutal! Most AI models are getting crushed, which makes me wonder if we’re hyping AI too much. 🤔 Cool to see Chollet shaking things up though!
Este test ARC-AGI-2 es realmente difícil. Lo probé con varios modelos de IA y todos se quedaron atascados. Es genial ver cómo desafía los límites, pero es frustrante cuando ni siquiera los modelos top pueden resolverlo. Quizás sea hora de un nuevo enfoque en el desarrollo de IA. ¡Sigan empujando los límites, pero no olviden celebrar las pequeñas victorias también!
