중요팁X
에이전트 하네스 'schema' 공개, ARC-AGI-3 공개셋서 99% RHAE 달성
규칙 없이 세계를 물리학자처럼 추론하는 하네스 설계. 에이전트 아키텍처 참고용.
요약
X 사용자 HavenFeng이 ARC-AGI-3 Public 세트에서 각각 99%와 95.35%의 RHAE(Relative Hardness-Adjusted Efficiency)를 달성하는 평가 도구인 '[schema]'를 공개했다. 이 도구는 Opus 4.8 + Fable 5 조합에서 99%, GPT-5.6 Sol에서 95.35%의 성능을 기록했다. [schema]는 LLM이 물리학자처럼 사고하도록 설계되어, 규칙이나 보상이 없는 64×64 그리드 환경에서 에이전트가 스스로 세계의 법칙을 발견하게 만든다. 에이전트는 먼저 객체, 관계, 목표를 식별하는 상태 접지(State grounding) 과정을 거친다. 이어 상태 변화 원리를 추론하는 메커니즘 발견(Mechanism discovery) 단계를 수행하여 문제를 해결한다.
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원문 제목 @HavenFeng: Today, we’re introducing [schema]: a harness reaching 99% RHAE with Opus 4.8 + Fable 5 and 95.35% with GPT-5.6 Sol on ARC-AGI-3 Pu
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