o3在超难推理任务ARC-AGI上的成绩，属实给人类带来了不少震撼。
但有人专门研究了它不会做的题之后，有了更有趣的发现——
o3之所以不会做这些题，原因可能不是因为太难，而是题目的规模太大了。
来自英国的ML工程师Mikel Bober-Irizar（不妨叫他米哥），对ARC题目进行了细致观察。
结果米哥发现，题目中的网格规模越大，大模型的表现也就越差。
而且不仅是o3，o1和o1 mini，还有隔壁的Claude，都出现了这样的现象。
米哥的这项研究，引起了人们对大模型工作机制的许多讨论。
世界首位全职提示词工程师Riley Goodside看到后，也认为这是一项很好的研究。
大模型被困在了网格规模上
还是先简单回顾一下ARC挑战，题目带有色块的网格阵列（以文本形式表述，用数字代表颜色），大模型需要观察每道题目中3个输入-输出示例，然后根据规律填充新的空白网格。
米哥发现，在ARC挑战中，规模越大，也就是网格的数量越多，大模型的表现也就越差。
o3也逃不过这样的魔咒，但相比于其他模型，o3表现的明显下降出现得更晚，大约在网格数量达到1024个之后（请记住这个位置，后面还会讲到）。
为了进一步验证这个发现，米哥还用o1-mini进行了实际测试。
下图当中，左右两栏的题目乍一看上去好像没什么区别，但在右边，米哥对网格进行了细粒度的切割，原来的一个格子被切成了4（2×2）个。
结果原来能做对的题，切成小块之后，o1-mini还真就不灵了。
进一步地，米哥还对ARC数据集中的规模分布进行了统计，结果刚好是规模在1024个像素的题目数量最多。
还记得前面o3成绩下降趋势突然变大的位置吧，刚好就是在1024附近。
米哥认为，这就是o3在ARC挑战上取得优异成绩的重要因素，而其他模型成绩不佳，是因为对应的小规模试题占比较少。
所以在米哥看来，ARC挑战并不能完全反映大模型真实的推理能力——有不少模型都被低估，o3则是被高估了。
ARC挑战不适合大模型？
那么，为什么题目中网格数量一多，大模型的表现就不好了呢？
先来看米哥的分析。
米哥引用了纽约大学的一项研究结果（arXiv：2409.01374），这项研究发现人类在挑战这样的问题时并不会出现这种现象。
如果在人类和模型之间做个比较，那么在规模较小时o3的表现可以说完胜人类，但规模较大时优胜方就变成了人类。
这说明，大模型在解决此类问题时，思考方式和人类依然存在差别。
当然，大模型在挑战ARC时看到的不是图像，而是用数字代表的矩阵，这是显而易见的，但差别还不止于此。
人类在面对ARC问题时，即使是用这种数字矩阵来表示，也能够看出视觉信息，理解其中的位置关系。
在空间中，ARC是一个二维问题，需要跨行和列进行推理，但大模型在处理token时是以一维格式进行的。
这意味着，大模型进行跨列推理时，需要组合较长的上下文信息。
而随着网格变得更大，模型需要对更长的上下文进行推理，并且必须对相距较远的数字进行组合和推理。
米哥之前曾经和剑桥大学高级研究员Soumya Banerjee此前进行的一项研究（arXiv：2402.03507）表明，通过对矩阵进行90度旋转，让模型分别基于行和列进行推理，比直接做题成绩提高了一倍。
所以米哥认为，是观察问题的维度影响了大模型的成绩，ARC这种任务并不适合大模型。
他还表示在NeurIPS上听到了一个很好的类比——
将二维的ARC任务交给大模型，就像期望人类在四维空间中进行推理。
同时网友们还指出，虽然本质上涉及了维度差异，但视觉依然是一个重要因素。
想象一下，如果人没有视觉能力，单纯依靠听或其他方式获得关于其中网格的信息，也很难直接构建出二维的矩阵。
不过说到这，即便模型拥有“视觉”能力，也是将视觉信息转换为Token，和人类的视觉也未必相同。
网友认为，真正的视觉需要能够处理并行输入的信息，而不是逐个Token的串行输入，二进制IO数据流或许是一种解决方案。
One More Thing
根据ARC挑战官方的说法，ARC-AGI的下一代ARC-AGI-2即将推出。
早期测试表明，其将对o3构成重大挑战——
即使在高计算量模式下，o3的得分也可能会降低到30%以下（而聪明人仍然能够得分超过95%）。
