ARC-AGI đang định nghĩa lại cách đo lường tiến trình trên con đường đến AGI - tập trung vào lý luận, tổng quát hóa và khả năng thích ứng thay vì ghi nhớ hay quy mô. Tại NeurIPS 2025, @sdianahu của YC đã ngồi xuống với Chủ tịch @arcprize @GregKamradt để tìm hiểu lý do tại sao hầu hết các tiêu chuẩn AI đều thất bại, cách ARC-AGI tiết lộ giới hạn của các mô hình hiện tại, và tại sao việc đo lường trí thông minh có thể khó hơn việc xây dựng nó. 00:11 — ARC Prize là gì và tại sao nó tồn tại 00:38 — Định nghĩa AGI của François Chollet 01:48 — ARC-AGI Thực Sự Kiểm Tra Điều Gì 02:25 — Khi nào LLMs Thất Bại trong Tiêu Chuẩn ARC 03:38 — ARC-AGI Trở Thành Tiêu Chuẩn 04:49 — Dương Tính Giả trong Tiến Trình AI 06:06 — Sự Tiến Hóa của ARC-AGI 08:55 — Đo Lường Trí Thông Minh vượt ra ngoài độ chính xác 10:25 — Điều gì xảy ra nếu một mô hình giải quyết được ARC-AGI?