ARC-AGI-3近被完美攻破，这个Harness能让AI掌握物理学家思维

7 月 16 日，伯克利博士后 Haven Feng 的一条推文火了。原因无他，结果很震撼：在 ARC-AGI-3 Public 集上，一套名为 [schema] 的智能体框架，与 Claude Opus 4.8、Fable 5 组合后达到 98.98% 的 RHAE；换成 GPT-5.6 Sol 组合，分数也有 95.35%。

怎么做到的？Feng 的推文表示：「[schema] 让 LLM 像物理学家一样思考。」

这条推文很快被转到 55 万次浏览。

要理解这些成果的分量，得先看它站在什么位置上。ARC-AGI-3 今年 3 月上线时，最强的前沿智能体只拿到 0.51%。到 7 月，官方验证过的最好成绩是 GPT-5.6 Sol 在最高推理档下的 7.78%（半私有集），公开集也才 13.33%。一个跑了近半年、被 ARC-AGI 和 Keras 创造者 François Chollet 判断「大约还能撑一年」才会饱和的基准，被几乎打穿了。

真正值得注意的不是分数本身，而是它来自哪里：模型权重一个字节都没动，变的只是模型外面那层「壳」。也就是当前大热的 Harness，它把「观察、提出假说、设计实验、修正规则、规划执行」串成不可跳过的闭环，并让模型把理解写成可以运行、回放和修改的「世界程序」。拉开差距的，不只是模型会不会推理，更是 harness 能否把推理变成一套可验证的行动流程。

而就在整个 AI 圈还在比拼谁的模型更大、推理更强时，[schema] 给出了一个不太一样的答案：有时候，问题不在模型，而在你怎么用它。

[schema] 是什么？

首先，先简单介绍一下 ARC-AGI-3。

这是一个「不告诉你规则」的游戏基准。它给智能体一块 64×64 的网格、16 种颜色、几个合法操作，然后什么都不说：没有物体清单，没有目标说明，没有奖励信号。智能体只能一边玩一边猜，包括猜网格里哪些像素是「玩家」、哪些是「墙」，猜某个操作会让世界怎么变，猜什么算「过关」。

而 [schema] 则是套在大模型外面的一层 harness。它不重新训练模型，而是逼着模型用一种特定的方式工作：把每一关的机制写成一段可以运行的程序，拿这段程序去对照历史记录做验证，再在程序里搜索出通关路径。

[schema] 来自 Impossible Research、加州大学伯克利分校与卡内基梅隆大学研究者的合作。名字借自康德的「图式」概念，意指连接抽象概念与具体感知的一套构造规则。落到工程上，它是一层 harness，也就是包裹在大模型外部的工作框架。

网友：印象深刻，也有人喊「作弊」

结果一出，讨论热烈。

有人直接被数字震住。一位网友感叹，公开集从 7.8% 跳到 99% 是「实打实的一大步」。也有人开始想更远的问题：这套外壳到底跟什么样的模型能力最匹配？换个模型还成立吗？

但质疑同样不少。有人半开玩笑地贴出一段伪代码，调侃道：「我们造了个能下棋的大模型。」「什么突破？」「我把棋局输进去，往后一站，看它算。」——言下之意，真正干活的是搜索算法，不是模型。还有人更直接：「有没有可能，这里面有点作弊？」

最有分量的评价来自 ARC Prize 总裁 Greg Kamradt。他一方面肯定这项工作，说核心思路他很欣赏：把世界模型的隐含表示写成程序而非向量，于是它可以被读、被 diff、被逐条回放验证，还能当模拟器来免费搜索。「这讲得通，我喜欢。」

https://x.com/GregKamradt/status/2077949388673151332

另一方面，他也点出几处存疑。

其一，两个分数都用了一条固定的「兜底规则」：先跑 Opus 4.8 和 Sol xhigh，凡是单局低于 80 分的，再换 Fable 5 和 Sol max 重跑一遍，取两者里的高分。在他看来，ARC-AGI-3 的精神是让智能体在毫无先验的情况下面对游戏，一旦你根据「哪局跑得好、哪局跑得差」来切换模型，就等于把人和环境的信息注入了流程。

其二，官方文档里出现了「玩家」「墙」「计数器」这类词。如果这些概念是人告诉模型的，那所谓的成绩就同时来自模型和人，「而我们早就知道人类得分很高，那就没那么有意思了」。

Kamradt 也强调，98.98% 和 95.35% 都是团队在公开集上的自报告结果，ARC Prize 尚未独立复核。[schema] 团队自己在博客里也主动写明了这一点。

核心：把世界模型写成一段可以运行、可以证伪的程序

现在进入正题：[schema] 到底怎么工作的？

博客地址：https://schema-harness.github.io/

一、像物理学家一样，先决定「定律是关于什么的」

物理学家写下一条定律之前，得先决定这条定律说的是什么：观测里哪些部分是物体？哪些属性定义了状态？想清楚这些，才谈得上问「状态怎么变」。

[schema] 把这件事拆成两个问题。

• 状态落地（state grounding）：把原始像素变成能追踪的物体、变量和关系。
• 机制发现（mechanism discovery）：找出这些状态在一次操作下如何改变，并把规则写成一段可运行的程序。

关键在于，这两个问题不能分开解。一个乍看合理的状态表示，可能在后续实验里露馅，因为你找不到任何一条一致的规则能解释接下来发生的事。

[schema] 的做法是把状态表示和转移规则编码进同一段可编辑的程序：一旦某个观测跟预测矛盾，智能体既可以改规则，也可以改「状态到底是什么」，再回过头调整另一半，让整个模型重新自洽。

团队举了个漂亮的例子：狭义相对论的诞生。迈克尔逊-莫雷实验测不到光赖以传播的「以太」时，洛伦兹选了第一条路：保留以太，用收缩假设去打补丁，硬把零结果吸收掉。爱因斯坦选了第二条：干脆把以太从「状态」里删掉，让同时性变成相对于参考系的，于是得到了一套简洁的运动电动力学。当预测反复失败，物理学家改的不只是定律，而是「状态是什么」。

二、把世界模型当程序，于是它可读、可验、可搜

这是 [schema] 最核心的一步，也是 Kamradt 最欣赏的地方。

在大多数系统里，模型对世界的理解是一个向量，藏在网络内部，看不见摸不着。[schema] 反其道而行：它把这个「潜在世界表示」写成一段代码。好处有三。

• 它是可解释的：一个你能读、能比对差异的文本文件。
• 它是可验证的：可以拿着历史记录一条一条回放，逐个信念地检查对不对。
• 它是可搜索的：一段程序本身就是一个模拟器，在里面做规划不花任何真实操作。

三、外循环：观察、推演、执行、记录

[schema] 让智能体对着游戏跑一个四阶段循环：观察 → 推演 → 执行 → 记录。

记录这一环是不可篡改的交互历史。智能体可以随时修改自己的假设和笔记，但改不了它收到过的观测和做过的操作。每一轮推演里，智能体把当前理论更新成一段 step(state, action) 程序，用 run_backtest 拿它去对照全部历史记录，哪里对不上就定位错误，然后用 run_bfs 在模型里搜出一条路径，把结论写进 notes.md。这些操作全都不碰真实环境，只有 commit_actions 才会真的把操作发给游戏。

这里有一条硬规矩：现实的优先级高于模型。执行过程中，每一次真实的状态转移都会拿去跟理论预测比对。只要有一处对不上，当前计划立刻中止，智能体带着这个「反例」回到推演，必须先修好模型才能重新规划。

还有个容易被忽略的细节：智能体不只为了通关而行动，它也会主动做实验。当好几条候选规则都能解释历史时，它会去找一个「能把它们区分开」的操作；各条规则对这个操作的预测不一样，做一次就知道谁对。这种有针对性的试探本身也很省，因为 RHAE 对多余操作施加的是平方级惩罚，最好的实验就是用最少的真实交互解决最多的不确定性。

四、数字到底说了什么

得先搞清楚 RHAE 怎么算。它比较的是智能体和「首次接触的人类基线」各用了多少操作，单关得分是（人类操作数 ÷ 智能体操作数）的平方，上限 1.15。越靠后的关权重越高，且只有通关全部关卡才可能拿到满分。所以 98.98% 是一个把完成度和操作效率揉在一起的综合指标。

因为比值被平方了，多走冤枉路的代价非常大。团队给了个直观对比：智能体 A 用 785 步打完全部 7 关，逼近人类的 776 步，拿到 97.7%；智能体 B 花了 1591 步、是人类的 2.7 倍，还卡在第 6 关没打完，最终得分不到 14%。

真正干净的对照来自 Claude 这一行。同样是 Opus 4.8 加 Fable 5 的组合，把 Claude Code 的通用外壳当基线，只拿到 42.83%；换成 [schema]，同一对模型冲到 98.98%，提升 56.15 个百分点。变量只有外壳，模型没动。

至于那条从 13.33% 到 95.35% 的巨大落差，团队自己也说了：这不是一场对等的 harness 对比，Sol max 的 13.33% 是官方在极简外壳下报的最好单变体成绩，两者不在一个口径上，只能算作背景参照。

写出程序之后，模型能少走多少弯路

团队分析发现，在 25 个游戏中，有 14 个游戏被模型诱导出能精确复现历史的程序世界模型。在这些游戏里，智能体的实际动作数比人类基准少 1.6 至 5 倍。原因并不神秘：发现机制需要付一次真实交互成本；一旦 step() 和 is_goal() 经验证，后续关卡的规划就能在模拟器内完成。

一个极端案例是 M0R0 的第 4 关。团队称，智能体用了 42 次动作，人类基准是 500 次。这里的「省」不意味着模型从一开始就知道答案，而是它把前几关找到的机制保留下来，之后只需重新计算路线。可迁移的不是某个具体动作序列，而是解释这些动作为何有效的程序。

另一个对比也很能说明问题。在 FT09 游戏中，Fable 5 起初把一个棋盘样图案视为不可点击的装饰。当前目标逻辑看似已经满足，关卡却不推进。它于是换了一个更基础的问题：这个「提示」本身会不会就是可操作对象？一次探测揭示，这是类似「熄灯游戏」的十字按钮，会翻转自身及上下左右。Fable 随即把机制编码，11 步后过关，下一关只用了 13 步。

同在 Schema 框架里的 Opus 4.8 最终也发现了同一规则，但它先在原有表示中反复修补目标状态，约多花 240 次动作才去点击那个图案。两个模型都能写出正确程序，差别不在最后能否表达规则，而在何时怀疑自己的表示、如何挑选最能区分假设的实验。框架降低了「用理论」的成本，底座模型决定了「发现理论」的成本。

结语：这是起点，不是终点

有一点需要冷静。[schema] 的所有数字都测在 25 个公开游戏上。而 ARC-AGI-3 的公开集，按官方说法本就比私有集容易得多，官方也从不在正式榜单上报告任何系统的公开集分数。Sol max 那唯一一个跨集校准点（公开 13.33% 对半私有 7.78%）恰恰说明，公开集上接近满分，不代表半私有集上也接近满分。98.98% 在半私有集上对应到什么，在真正测出来之前，无人知晓。

但抛开分数的口径之争，[schema] 指向的东西是清楚的：让模型把对世界的理解显式地写成可运行、可证伪的程序，再逼它用行动去做实验、拿现实去否证假设。这套「分析-综合」的循环，本质上就是科学方法本身。

团队把打穿公开集称作「一个新的开始」，而非终点。他们真正想探索的，是把「机制发现」当成一种通用能力：在远比 64×64 网格更丰富的环境里，通过行动与感知的循环，去锚定一个世界的因果结构。ARC-AGI-3 只是第一块试验田。

更多详情请访问原博客。

文章来自于微信公众号 “机器之心”，作者 “机器之心”