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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。
Plotting ARC-AGI model scores reveals a strong relationship across all three benchmarks.
For example, the power curve v2 = v1^4.53 explains about 98% of the variation in ARC-AGI-2 scores. Models tied on ARC-AGI-1 can still differ by over 20 percentage points on ARC-AGI-2.
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