ARC Prize 2025 コンペティションは、新たにリリースされた ARC-AGI-2 データセットを対象とし、1,455 チームが参加してプライベート評価セットで最高スコア 24% を記録した。2025年の結果の決定的なテーマは、フィードバック信号によるガイド付きのタスク反復型プログラム最適化を含むリファインメントループの出現である。

  • トップパフォーマンスを達成した手法は、進化的プログラム合成または商用 AI システムへのアプリケーション層のリファインメントを利用した。
  • ゼロ事前学習ディープラーニング手法は、重み空間リファインメントを用いて 7M パラメータの小規模ネットワークで競争力のあるパフォーマンスを達成した。
  • 4つのフロンティアラボ（Anthropic、Google DeepMind、OpenAI、xAi）がパブリックモデルカードに ARC-AGI のパフォーマンスを報告し、業界標準としての地位を確立した。
  • 分析により、現在のフロンティア AI の推論は知識のカバレッジによって制約されており、新たな形式のベンチマーク汚染につながっていることが示唆された。

このレポートはこれらの手法を調査し、探索、計画、記憶、目標獲得、アライメント能力を必要とするインタラクティブな推論課題を導入する ARC-AGI-3 をプレビューしている。