NVIDIA के शोधकर्ता Ivan Sorokin और Jean-Francois Puget ने Kaggle ARC Prize 2025 जीता, ARC-AGI-2 बेंचमार्क पर 27.64% स्कोर के साथ सार्वजनिक लीडरबोर्ड में पहले स्थान पर रहे। उनकी समाधान NVARC नाम से जाना जाता है, जिसने 4B मॉडल वेरिएंट का उपयोग किया जो प्रत्येक कार्य के लिए केवल 20 सेंट की लागत पर बड़े मॉडलों को हरा गया।
टीम ने कठोर कंप्यूट सीमाओं के भीतर कुशल तर्क को सक्षम बनाने के लिए सिंथेटिक डेटा जनरेशन और टेस्ट-टाइम ट्रेनिंग का उपयोग किया। उन्होंने रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और सिंथेटिक डेटा पाइपलाइन को सरल बनाने के लिए NVIDIA NeMo सूट, जिसमें NeMo RL और NeMo Skills शामिल हैं, का लाभ उठाया। यह दृष्टिकोण दिखाता है कि ब्रूट-फोर्स सर्च या विशाल मॉडलों पर निर्भर किए बिना स्केलेबल और किफ़ायती AGI-शैली तर्क संभव है।
यह जीत स्केलेबल, किफ़ायती AGI-शैली तर्क में एक ब्रेकथ्रू को उजागर करती है, यह दिखाते हुए कि सिंथेटिक डेटा और एडाप्टिव लर्निंग कैसे तर्क को आगे बढ़ा सकते हैं जबकि सुलभ रहते हैं।