单参数模型在ARC-AGI-2刷满分，作者自认作弊

2026年10月13日，开发者 Eitan Turok 发布一个只有一个参数的非深度学习模型，声称在百万美元推理基准 ARC-AGI-2 上拿到 100% 的成绩。该模型不走神经网络路线，而是用正弦函数 f(i)=sin²(2^(ip)·arcsin√α) 把全部谜题的答案编码进一个长达 1,235,426 位的数字 α 中，精度超参 p 取 38。作者本人明言这是刻意作弊，用以讽刺当下单纯靠堆参数刷分的风气。报道未提及 ARC-AGI-2 主办方或基准官方是否对此作出回应，也未说明该成绩是否被计入榜单。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。