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2025年12月,英伟达4B小模型NVARC在ARC-AGI 2竞赛中以27.64%的成绩击败GPT-5 Pro(18.3%),登顶榜首。其单任务成本仅20美分,约为GPT-5 Pro的1/36。NVARC采用零预训练深度学习方法,规避了领域偏见和数据依赖问题,并通过大规模合成高质量数据优化模型,将昂贵计算移至离线完成。团队利用改进版ARChitects方法和LoRA微调技术,使模型快速适应全新规则的任务。尽管参数量小,但其性能在特定领域不逊色于大模型,且具备成本、速度和适配性优势。这一突破展示了小模型在特定任务中的潜力,为AI开发提供了新思路。

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