OpenAI a récemment annoncé avoir triplé ses scores sur le benchmark ARC-AGI-3 pour son modèle GPT-5.6, grâce à l’activation de seulement deux réglages dans son API.
Cette amélioration significative a été obtenue en activant la « conservation du raisonnement » (retaining reasoning) et la « compaction » (enabling compaction). Ces ajustements ont permis d’optimiser la performance et l’efficacité du modèle lors de la résolution de tâches complexes.
Le benchmark ARC-AGI-3 évalue la capacité des modèles à résoudre des problèmes de raisonnement abstrait et de généralisation, une étape clé vers l’intelligence artificielle générale. La conservation du raisonnement aide le modèle à maintenir une logique cohérente sur de longues séquences, tandis que la compaction optimise l’utilisation des ressources.
Ces optimisations suggèrent que des gains substantiels de performance peuvent encore être réalisés par des ajustements méthodologiques, au-delà des augmentations de taille des modèles. Reste à voir comment ces principes seront appliqués à d’autres architectures et défis de l’IA.
Source : OpenAI Blog