成本高效的 Agent 在 ARC-AGI-1 上实现抽象推理与泛化

英文标题：Cost-Effective Agent Harnesses for Abstract Reasoning and Generalization on ARC-AGI-1

论文摘要指出，近期 ARC-AGI-1 上的公开架构方法主要来自两类思路：一是在前沿模型上投入大量测试时计算（进化搜索、穷举采样、扩展思维链），二是针对基准的特定训练。该工作试图提出一种更经济高效的智能体方法，以缓解高成本测试时计算的压力。对于关注抽象推理和泛化基准的开发者而言，这一方向提供了降低大型智能体推理开销的可行参考。

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