François Chollet

François Chollet（@fchollet）转发 ARC Prize 对 **GPT-6 Astra** 在 **ARC-AGI-3** 上的评测，称之为交互推理能力的台阶式变化。 - **标准 harness**（max）：Semi-Private 约 **62.7%**，花费约 **2.6 万美元**。 - **Provider Adapter harness**（high）：约 **99.9%**，花费约 **1.9 万美元**（保留不透明推理状态并做压缩）。 - 动作效率：Astra（max，Provider Adapter）在 **96%** 的关卡上比人类基线用更少动作。 - 观察到即时的**符号世界建模**以及紧凑的、按游戏生成的 DSL / 代数简记；Chollet 指出这类行为过去多依赖复杂 harness，现在更多进入模型本身。 ARC Prize 明确：刷满 ARC-AGI-3 并不等于宣称达到 AGI。完整文章作者为 Greg Kamradt。