随着人工智能技术的迅猛发展，ARC（Abstraction and Reasoning Corpus）作为评测综合推理与抽象能力的重要基准，吸引了越来越多研究者的关注。ARC-AGI-2作为迄今为止顶尖的竞赛模型，展现了令人瞩目的能力。然而，如何真正超越ARC-AGI-2，却成为业界和学术界亟需破解的难题。本文将结合最新研究成果，从多角度深度剖析击败ARC-AGI-2的关键策略和研究方向，协助读者全面理解其中的复杂机制与潜在机遇。 ARC问题的本质可以被看做是一种程序合成问题，核心目标是针对具体任务定义一个程序空间，在该空间中搜索出最短且能完美匹配给定训练样本输入输出的程序。正是对程序的抽象表示和高效搜索构成了解决该问题的两大支柱。
现有方法大体可划分为两类：符号离散程序和连续神经程序。符号程序通常采用自定义领域特定语言（DSL）或通用语言如Python，它们的执行由明确的运行时支持，优点在于易懂、可验证且生成结果高度确定性，但搜索空间庞大且不连续，导致搜索效率受限。另一方面，连续程序表示依托神经网络构建的潜在空间，通过梯度下降等连续优化方法实现搜索，具有良好的微分特性及可通过端到端训练提升能力，但其可表达能力、泛化性与精准度面临挑战。 ARC-AGI-2凸显了两者结合的优势，其核心思想是利用神经模型隐式地构建程序空间，通过测试时适应（Test-Time Adaptation）及持续优化反复调整参数，以逐步逼近正确的程序。这种梯度搜索方法赋予模型强大灵活的搜索能力，能够在面对未知任务时动态适应。然而，尽管其在多个指标上取得领先，仍存在表达能力受限及不适用于高度复杂递归或条件逻辑场景的问题。
打破这一瓶颈的一个核心方向是平衡程序空间的完整性与搜索的平滑性。符号离散程序本质上能够实现图灵完备，几乎涵盖所有可计算函数，但传统搜索算法难以在这样庞大且离散的空间中快速定位最佳解。相较之下，神经连续程序适合连续优化，却难以覆盖离散的复杂逻辑，特别在处理递归、条件分支等问题时表现不佳。理想的方案可能在于构建兼具高表达力和平滑搜索通道的混合程序空间，即融合符号表示的离散结构性与神经空间的连续可优化性，借助创新的反向传播技巧或离散微分方法，实现可微分且丰富的程序表达。 此外，ARC-AGI-2的成功经验表明，测试时的自适应搜索是关键环节。所谓测试时适应，指模型在面对具体样例时，并非一次性生成解答，而是基于失误反馈不断调整搜索方向和策略，形成闭环优化。
这样可以避免盲目穷举大量可能性，集中计算资源快速逼近目标。尤其是思考模型（Thinking Models）通过内置的“思考步骤”机制，实现了有意识的元搜索，即在语言模型中以特殊标记提示网络思考、回溯与重试，为离散搜索提供了一种极具效率的近似方法。相比单纯依赖梯度下降，这种策略更接近人类解题思维，具有显著优势。 探索如何使这种思考机制更精细和高效，也是未来突破的潜力点。比如，可以通过模拟搜索轨迹数据训练专门的元搜索网络，利用强化学习和元学习方法，持续提升搜索流程的效果和速度。与此同时，大规模合成的程序数据集在丰富搜索先验、提高模型泛化力方面具备巨大潜力。
对于符号方法而言，构建针对ARC任务的高表达力的基础操作库至关重要。这些操作库应具有较低的语义复杂度且能灵活组合，显著减少搜索的程序长度，从而有效缩小搜索空间。结合神经引导的搜索策略，即通过深度网络学习根据输入示例推测最可能的操作组合序列，可以实现程序空间的智能引导，大幅提升搜索效率。 在程序合成之外，如何完美理解和编码输入输出网格的抽象特征是神经架构设计的另一大关键。当前许多模型利用卷积网络或视觉Transformer对格点进行编码，但面临泛化到大规模、多变形状时的性能瓶颈。探索适合ARC任务特点的图结构网络、几何不变性编码器或多模态融合模型，有望进一步提升模型的表示能力，从而为程序搜索提供更准确的输入理解。
综合来看，战胜ARC-AGI-2不仅是提升模型微调或单一技术的挑战，更是一项系统工程，涉及程序表达、搜索算法、数据构建和基于元学习的适应机制等多方面协同创新。此外，硬件资源与计算效率也是实际部署不可忽视的因素。适当的模型规模平衡、高效的梯度计算和并行搜索实现，将共同决定最终方案的竞争力。 因此，未来研究趋势或将聚焦于将深度学习的连续优化能力与离散符号推理的精确性结合，创新设计混合型程序空间和搜索策略；利用强化学习和元学习捕捉搜索策略中的长期依赖和全局信息；构造大规模、高质量的程序和示例数据，支持模型更好泛化和迁移；优化输入表示机制以捕获复杂空间结构和特征。 ARC竞赛本身因其高度抽象和难以穷举的挑战性，为AI通用推理能力的突破提供了理论与实践平台。虽然当前ARC-AGI-2已达到标志性里程碑，但随着技术演进，诸多潜在方向不断涌现。
研究人员和工程师通过理解其核心机理及瓶颈，积极开展跨领域融合、算法创新与系统优化，有望最终攻克这一难题，实现真正具备抽象推理与普适问题解决能力的高级智能系统。 综上，击败ARC-AGI-2的道路在于深刻理解ARC问题的本质，以程序合成为核心，融合离散与连续表示的优势，借助高效且自适应的搜索机制提升模型能力。同时，通过持续构筑丰富的程序库、设计更符合任务需求的表示模型，以及利用元学习方法强化搜索过程，将极大地推动该领域迈向新纪元。随着研究共同体的持续努力，可以期待未来出现更加卓越且通用的ARC解决方案，开启人工智能跨越式发展的新篇章。
