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MIT 研究者谈 RLM 与 ARC-AGI-3 进展

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先了解这件事

AI 综述

2026 年 10 月 2 日，Latent Space 播客发布对 MIT 研究者 Alex Zhang 的对话。报道称，Alex Zhang 在节目中讲述了自己从 GPU Mode、KernelBench 到 Recursive Language Models（RLM）的研究路径。他还在对话中表示，基于 RLM 的 harness 是首个接近解决 ARC-AGI-3 的方案，并称这一进展早于 OpenAI 的 Astra。报道未提供该方案的具体技术细节、评测数据或时间节点，也未给出 OpenAI Astra 的相关信息。目前该事件仅此一条报道，后续进展有待观察。

AI 根据报道生成 · 17 天前更新

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月2日

08:28
Latent Space
Latent Space 对话 MIT 的 Alex Zhang：从 GPU 内核、RLM 到智能体集群
MIT 研究者 Alex Zhang 在 Latent Space 播客中讲述其从 GPU Mode、KernelBench 到 Recursive Language Models（RLM）的研究路径，并称基于 RLM 的 harness 是首个接近解决 ARC-AGI-3 的方案，早于 OpenAI 的 Astra。