L'IA de Nvidia déchaîne l'ARC-AGI-3, une équipe majoritairement chinoise résout d'un coup 183 niveaux
NVIDIA a réussi un score parfait de 100% avec son agent intelligent de codage généraliste, AVO, sur le benchmark ARC-AGI-3. Cet agent a résolu les 183 niveaux des 25 environnements de jeu en seulement 6 624 étapes, sans aucune instruction sur les règles. L'exploit est notable car les modèles de pointe comme Claude Opus 5, utilisés seuls, n'obtiennent qu'environ 30% de réussite.
La percée ne vient pas du modèle de langage sous-jacent (Claude Opus 5), mais d'une architecture externe appelée « harnais ». Deux mécanismes clés font la différence : une **mémoire persistante** qui conserve l'état et l'historique des essais au-delà des limites du contexte, et un **superviseur** qui redirige l'agent principal lorsqu'il est bloqué. Fait remarquable, AVO fonctionne entièrement en mode texte, traitant l'environnement visuel sous forme de grille textuelle 64x64.
À l'origine, AVO a été conçu non pas pour les jeux, mais pour **l'optimisation autonome des noyaux GPU CUDA**. Dans cette tâche, il a dépassé les implémentations de référence comme cuDNN et FlashAttention-4 après des jours de recherche automatique. Cette démonstration prouve que son architecture centrale – un cycle d'hypothèse, test, mémorisation et correction – est transférable à des domaines radicalement différents.
L'équipe à l'origine d'AVO est en grande partie composée de chercheurs d'origine chinoise, dont des contributeurs clés à des projets open-source majeurs comme MXNet, TVM et XGBoost.
L'initiative s'inscrit dans la stratégie de NVIDIA : en développant une couche logicielle avancée pour les agents autonomes à long terme, la société crée la charge de travail idéale pour ses GPU, indépendamment du modèle de langage utilisé en son cœur. La performance sur ARC-AGI-3 souligne que pour les tâches complexes, **l'intelligence émerge du système complet (mémoire, outils, boucle de feedback) et pas seulement du modèle**.
marsbitIl y a 6 mins
