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Pathway BDH-CQ 在 ARC-AGI-1 达 29.5%
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AI 综述
2026 年 10 月 7 日，AGI Hunt 报道 Pathway 的 BDH-CQ 模型在 ARC-AGI-1 上达到 29.5% 的成绩，参数量仅 150M，每任务成本仅 0.0007 美元。报道称，BDH-CQ 把潜在推理与此前仅自回归 Transformer 具备的 in-context learning 能力结合起来，模型在自身连续潜在空间中推理，避开了 CoT 逐 token、在离散空间中推理的低效，并能基于给定示例对新任务进行推理。研究人员表示，该模型的扩展前景可观。
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最新进展10月7日 04:20
Pathway BDH-CQ 以 150M 参数在 ARC-AGI-1 达 29.5%，每任务成本仅 $0.0007。报道时间线
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10月7日
- AGI HuntPathway 的 BDH-CQ 在 ARC-AGI-1 达 29.5%，每任务成本仅 $0.0007
Pathway 的 BDH-CQ 把潜在推理与此前仅自回归 Transformer 具备的 in-context learning 能力结合，在 ARC-AGI-1 上达到 29.5%，参数量仅 150M，每任务成本仅 $0.0007。该模型在自身连续潜在空间中推理，避开 CoT 逐 token、离散空间推理的低效，能基于给定示例对新任务推理。研究人员表示该模型的扩展前景可观。
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