Un bon modèle ne suffit plus : le harnais devient la vraie machine
Une même base de modèle peut changer radicalement de niveau lorsque mémoire, outils, supervision et boucles de réparation sont conçus comme un système. NVIDIA affirme que son architecture AVO a terminé les 183 niveaux des 25 environnements publics d’ARC-AGI-3, avec un score RHAE de 100.
Le résultat porte sur l’ensemble public de démonstration, pas sur les épreuves semi-privées ou privées du concours. Des observateurs, dont le créateur d’ARC-AGI François Chollet, ont rappelé cette limite. La comparaison avec un modèle seul n’est donc pas une ablation contrôlée, mais elle éclaire le poids du harnais.
Sur l’optimisation de kernels, AVO a aussi enchaîné sept jours d’exploration, plus de 500 pistes et 40 versions conservées, avec des gains annoncés face à cuDNN et FlashAttention-4. La leçon utile pour le code agentique est opérationnelle : persistance, évaluation et réparation comptent autant que le modèle appelé.
Sources
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NVIDIA AVO Reaches 100% on ARC-AGI-3
NVIDIA détaille l’architecture AVO, qui combine mémoire persistante, outils, évaluateur, réparation et supervision. L’entreprise rapporte un score RHAE de 100 sur les 25 environnements publics et 183 niveaux d’ARC-AGI-3, tout en distinguant ce périmètre des ensembles de compétition.