Au-delà de GPT : un algorithme évolutif conquiert ARC-AGI, indices d'AGI ?

Un chercheur a récemment réalisé une percée significative dans le benchmark ARC-AGI en utilisant un algorithme évolutif combiné avec le grand modèle linguistique Grok-4. L'approche a atteint une précision de 79,6 % sur ARC v1 et un record de 29,4 % sur le plus difficile ARC v2. L'innovation principale réside dans l'utilisation d'instructions en langage naturel au lieu de code Python, évoluant itérativement pour générer des solutions plus efficaces. Cette recherche suggère que la combinaison de l'apprentissage par renforcement et des instructions en langage naturel pourrait résoudre les limitations des LLM actuels dans le raisonnement abstrait, ouvrant la voie à l'intelligence artificielle générale (AGI).