I Played ARC-AGI-3 With My Own Method

摘要

作者利用自訂的推理迴路，在 ARC-AGI-3 挑戰賽中達成 90% 的勝率，遠超基準線。文章詳細記錄了如何透過寫下預期結果、提出可證偽的信念並用記錄證據來閉合這些主張，最終驗證了該方法的有效性與公平性。

The author demonstrates a custom reasoning loop that achieves 90% success on the ARC-AGI-3 benchmark, validating its effectiveness through rigorous auditing.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 自訂推理迴路在 ARC-AGI-3 挑戰賽中達成 90% 勝率。
• 方法核心為寫下預期結果並用記錄證據驗證信念。
• 嚴格封閉環境下，結果透過反作弊審查與公平性驗證。

提到的工具與公司

• ARC-AGI-3
• Claude Code

適合誰看

對 AI 推理方法、程式自動化測試或 AGI 挑戰感興趣的研究者與開發者。

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講者

Daniel Miessler

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