참고X
VISTA 아키텍처 활용, Claude Opus 5.0의 ARC-AGI-3 게임 해결 성능 공개
시각적 메모리(VISTA) 추가만으로도 모델의 추론 효율이 대폭 향상됨을 입증. 에이전트 설계 시 시각적 컨텍스트 유지의 중요성 시사.
요약
MIT 연구진이 개발한 시각 기억 시스템인 VISTA를 활용해 Claude 모델이 ARC-AGI-3 공개 게임 25개를 모두 완료하는 성과를 거뒀다. 해당 모델은 별도의 추가 학습 없이도 첫 번째 인간 플레이어보다 57.4% 적은 행동으로 게임을 해결했다. VISTA는 AI가 관찰한 모든 프레임을 시각적 기억으로 보존하여 이전 순간을 검토하고 장면을 비교하거나 세부 사항을 확대할 수 있게 돕는다. 이번 테스트에서 Claude Opus 5.0은 행동 효율성 점수 100점 만점을 기록했으며 GPT-5.6 Sol은 99점을 달성했다. 이 접근 방식은 다른 3개의 시각적 벤치마크에서도 성능 향상을 보였으나, 향후 비공개 게임 테스트를 통한 추가 검증이 필요한 상태다.
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원문 제목 @mark_k: Claude just completed all 25 public ARC-AGI-3 games using 57.4% fewer actions than first-time human players. No additional model t
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