ARC-AGI

ARC-AGI 是一个面向通用人工智能评估的抽象与推理基准数据集，旨在测试系统对新颖任务的零样本抽象建模与逻辑泛化能力。其核心由800个网格变换任务组成，每个任务提供少量输入-输出示例（训练对）和待求解的测试输入，要求模型准确推断出输出网格的尺寸与全部像素值。技术上采用轻量级 JSON 格式存储 0–9 整数矩阵，强调符号推理、模式归纳与结构发现，不依赖先验领域知识或大规模训练数据。适用于通用智能算法评测、程序合成研究、认知建模及人类与AI的流体智力对比实验。