量子位AI 評分50
何愷明團隊新作：看貓影片就能學會 ARC 挑戰
何愷明團隊發布新研究，模型通過觀看貓影片就能學會 ARC 挑戰，也就是用與任務無關的影片資料獲得抽象推理能力。ARC 是用於評測抽象推理能力的基準。目前該資料只有標題，論文方法、評測分數與程式碼等細節尚未披露。
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量子位● 精選AI 評分82
何愷明團隊發布視覺原生 Harness 框架 VISTA
何愷明團隊提出視覺原生 Harness 框架 VISTA，讓現有多模態模型無需重新訓練，就能儲存原始畫面並在推理時按需回看、放大細節。VISTA 把環境返回的每幀畫面按回合號、幀號索引存到上下文之外，預設只向模型展示最後一幀，需要時用 inspect 工具調取歷史畫面。搭配該框架，Claude Opus 5.0 通關 ARC-AGI-3 全部 25 個公開遊戲，動作效率得分滿分 100，所用動作數比人類首次遊玩基線少 57.4%；
量子位● 精選AI 評分72
何愷明團隊提出 NAT-ARC，純視覺方案解 ARC 達 70.2%
何愷明團隊發布 NAT-ARC，用 ImageNet 上 MAE 預訓練的視覺編碼器解 ARC 抽象推理題，最佳單模型（0.6B 引數）在 ARC-1 上 pass@2 達 63.4%，整合後 70.2%。該方法不依賴 LLM，預訓練階段不使用 ARC 格子，僅複用 MAE 公開 checkpoint，測試時對每題做 LoRA 微調。論文稱這是純視覺方案首次逼近專用 LLM 系統水平，並顯示預訓練打通了視覺路線的 scaling 瓶頸。