o3在超難推理任務ARC-AGI上的成績，屬實給人類帶來了不少震撼。

但有人專門研究了它不會做的題之后，有了更有趣的發現——

o3之所以不會做這些題，原因可能不是因為太難，而是題目的規模太大了。

來自英國的ML工程師Mikel Bober-Irizar（不妨叫他米哥），對ARC題目進行了細致觀察。

結果米哥發現，題目中的網格規模越大，大模型的表現也就越差。

而且不僅是o3，o1和o1 mini，還有隔壁的Claude，都出現了這樣的現象。

米哥的這項研究，引起了人們對大模型工作機制的許多討論。

世界首位全職提示詞工程師Riley Goodside看到后，也認為這是一項很好的研究。

大模型被困在了網格規模上

還是先簡單回顧一下ARC挑戰，題目帶有色塊的網格陣列（以文本形式表述，用數字代表顏色），大模型需要觀察每道題目中3個輸入-輸出示例，然后根據規律填充新的空白網格。

米哥發現，在ARC挑戰中，規模越大，也就是網格的數量越多，大模型的表現也就越差。

o3也逃不過這樣的魔咒，但相比于其他模型，o3表現的明顯下降出現得更晚，大約在網格數量達到1024個之后（請記住這個位置，后面還會講到）。

為了進一步驗證這個發現，米哥還用o1-mini進行了實際測試。

下圖當中，左右兩欄的題目乍一看上去好像沒什么區別，但在右邊，米哥對網格進行了細粒度的切割，原來的一個格子被切成了4（2×2）個。

結果原來能做對的題，切成小塊之后，o1-mini還真就不靈了。

進一步地，米哥還對ARC數據集中的規模分布進行了統計，結果剛好是規模在1024個像素的題目數量最多。

還記得前面o3成績下降趨勢突然變大的位置吧，剛好就是在1024附近。

米哥認為，這就是o3在ARC挑戰上取得優異成績的重要因素，而其他模型成績不佳，是因為對應的小規模試題占比較少。

所以在米哥看來，ARC挑戰并不能完全反映大模型真實的推理能力——有不少模型都被低估，o3則是被高估了。

ARC挑戰不適合大模型？

那么，為什么題目中網格數量一多，大模型的表現就不好了呢？

先來看米哥的分析。

米哥引用了紐約大學的一項研究結果（arXiv：2409.01374），這項研究發現人類在挑戰這樣的問題時并不會出現這種現象。

如果在人類和模型之間做個比較，那么在規模較小時o3的表現可以說完勝人類，但規模較大時優勝方就變成了人類。

這說明，大模型在解決此類問題時，思考方式和人類依然存在差別。

當然，大模型在挑戰ARC時看到的不是圖像，而是用數字代表的矩陣，這是顯而易見的，但差別還不止于此。

人類在面對ARC問題時，即使是用這種數字矩陣來表示，也能夠看出視覺信息，理解其中的位置關系。

在空間中，ARC是一個二維問題，需要跨行和列進行推理，但大模型在處理token時是以一維格式進行的。

這意味著，大模型進行跨列推理時，需要組合較長的上下文信息。

而隨著網格變得更大，模型需要對更長的上下文進行推理，并且必須對相距較遠的數字進行組合和推理。

米哥之前曾經和劍橋大學高級研究員Soumya Banerjee此前進行的一項研究（arXiv：2402.03507）表明，通過對矩陣進行90度旋轉，讓模型分別基于行和列進行推理，比直接做題成績提高了一倍。

所以米哥認為，是觀察問題的維度影響了大模型的成績，ARC這種任務并不適合大模型。

他還表示在NeurIPS上聽到了一個很好的類比——

將二維的ARC任務交給大模型，就像期望人類在四維空間中進行推理。

同時網友們還指出，雖然本質上涉及了維度差異，但視覺依然是一個重要因素。

想象一下，如果人沒有視覺能力，單純依靠聽或其他方式獲得關于其中網格的信息，也很難直接構建出二維的矩陣。

不過說到這，即便模型擁有“視覺”能力，也是將視覺信息轉換為Token，和人類的視覺也未必相同。

網友認為，真正的視覺需要能夠處理并行輸入的信息，而不是逐個Token的串行輸入，二進制IO數據流或許是一種解決方案。

One More Thing

根據ARC挑戰官方的說法，ARC-AGI的下一代ARC-AGI-2即將推出。

早期測試表明，其將對o3構成重大挑戰——

即使在高計算量模式下，o3的得分也可能會降低到30%以下（而聰明人仍然能夠得分超過95%）。