原文摘要
进一步信息揣测
- SOTA成绩可能依赖数据/测试集过拟合：许多团队通过针对性优化测试集指标刷榜，但实际泛化能力存疑，业内常私下讨论这种“刷分”现象。
- 未公开的工程技巧：ARC-AGI可能使用了未在论文中披露的数据增强、模型集成或训练trick（如特殊损失函数），这些细节通常需付费咨询或私下交流获得。
- 资源门槛被隐藏：实现SOTA可能需要极高算力（如千卡训练），但团队可能淡化这一点，导致其他研究者盲目复现时踩坑。
- 行业合作内幕：此类突破背后可能有云厂商的免费算力支持或数据共享，这类合作通常不公开细节。
- 评测标准争议：ARC数据集本身可能存在未被广泛讨论的局限性（如偏差或覆盖度问题），业内资深人士可能更清楚其缺陷。