NVIDIA研究员Ivan Sorokin和Jean-Francois Puget赢得了Kaggle ARC Prize 2025，在ARC-AGI-2基准测试中以27.64%的得分位列公共排行榜第一。他们的解决方案名为NVARC，使用了经过微调的4B模型变体，仅以每项任务20美分的成本就超越了更大的模型。

团队采用了合成数据生成和测试时训练，在严格的计算限制内实现高效推理。 他们利用了NVIDIA NeMo套件，包括NeMo RL和NeMo Skills，以简化强化学习和合成数据流水线。 该方法证明了可扩展且经济的AGI式推理是可能的，无需依赖暴力搜索或庞大模型。

这一胜利突显了可扩展、经济型AGI式推理的突破，展示了合成数据和自适应学习如何在保持可及性的同时推动推理能力前进。