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ARC-AGI 三个基准得分关系分析
绘制 ARC-AGI 模型得分图,揭示了三个基准之间存在很强的关联。 例如,幂曲线 v2 = v1^4.53 可以解释 ARC-AGI-2 得分中约 98% 的变异。在 ARC-AGI-1 上得分相同的模型,在 ARC-AGI-2 上仍可能相差超过 20 个百分点。
绘制 ARC-AGI 模型得分后发现,三个基准测试之间存在很强的关联。
例如,幂曲线 v2 = v1^4.53 可以解释 ARC-AGI-2 得分中约 98% 的差异。即使模型在 ARC-AGI-1 上得分相同,其在 ARC-AGI-2 上的得分仍可能相差 20 多个百分点。
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