無需再訓練微調，一個輔助系統讓GPT-5.2準確率飆到創紀錄的75%

編輯 | 杜偉、陳陳

什么？決定 AI 上限的已不再是底座模型，而是外圍的「推理編排」（Orchestration）。

在 LLM 完全不變的前提下，僅靠一套 Agentic System，就能讓 AI 的智力表現原地暴漲一截。

在看了「AI 推理和自我改進系統」初創公司 Poetiq 的最新評測之后，有人得出了這樣的結論。

部分截圖

近日，Poetiq 表示其使用 ARC-AGI-2 測試集，在他們的系統上（稱為 meta-system）運行了 GPT-5.2 X-High。該測試集通常被用來衡量當前 SOTA 模型在復雜抽象推理任務上的表現。

結果顯示，在相同的 Poetiq 測試平臺上，GPT?5.2 X?High 在完整的 PUBLIC-EVAL 數據集上的成績高達 75%，這比之前的 SOTA 高出了約 15%，同時每個問題的成本低于 8 美元。

這里的 PUBLIC-EVAL 是 ARC 測試的一部分，前者一般包含基礎推理任務和標準的 NLP、數學推理測試，適合廣泛的模型評測，數據集更為公開、標準；后者包含更多復雜且富有挑戰性的推理問題，考察模型的抽象推理、常識推理、創新能力等，是針對高水平模型的推理極限測試。

下圖展示了各個 SOTA 模型在 PUBLIC-EVAL 數據集上的成績分布：

Poetiq 還特別強調了，其沒有對 GPT-5.2 進行任何再訓練或模型特定的優化。

在如此短的時間內，相較于 Poetiq 之前在 PUBLIC-EVAL 數據集上測試的其他模型，GPT-5.2 在準確率和價格方面實現了顯著改進。

Poetiq 進一步做出設想：如果在 PUBLIC-EVAL 測試中表現好的規律能夠延續到 ARC Prize 官方的 SEMI-PRIVATE 測試中，那么「GPT-5.2 X-High + Poetiq」會比以往任何系統配置都更強、更好。

ARC Prize 總裁 Greg Kamradt 表示，「很高興看到 Poetiq 發布 GPT-5.2 X-High 的結果。如果這個成績能保持下去，他們的系統看起來能很好地處理模型交換。不過，在 OpenAI API 的基礎設施問題解決之前，結果還沒有得到完全驗證。」

這里的模型交換指的是：系統通過切換不同的模型來應對不同的任務需求，而無需對系統或模型進行大規模的調整或重新訓練。

OpenAI 總裁 Greg Brockman 也轉推表示：GPT-5.2 在 ARC-AGI-2 上超越人類基準成績。

對于全新的測試結果，評論區提出了更多問題，比如「每個任務平均需要多長時間」。

Poetiq 回復稱，「我們現在沒有專門收集這些統計數據，最簡單的問題大概在 8 到 10 分鐘后就能完成，而最難的問題必須在 12 小時之前終止，以保持在時間限制內。所以，未來肯定還有改進的空間。」

還有人指出「大部分改進似乎來自于測試框架和協調機制，而不是任何模型特定的調優。沒有訓練變更的情況下，ARC-AGI-2 上提高了大約 15%，這表明僅在搜索、路由和終止邏輯方面就還有很大的提升空間」。

可問題是：為什么在這個設置中，X-High 每個任務的成本比 High 還要低？是因為它通過更早找到正確的解決方案而更快收斂，還是因為測試框架更積極地修剪了無效的推理過程？

對于這個問題，Poetiq 肯定了「X-High 只是比 High 更快地收斂到正確的答案」這一觀點。

6 人團隊打造 Meta-system 系統

Poetiq 是一支由 6 位研究員和工程師組成的團隊，有多位核心成員來自 Google DeepMind 。

• Ian Fischer (聯合創始人 & 聯席 CEO): 曾是 Google DeepMind 的資深研究員；
• Shumeet Baluja (聯合創始人 & 聯席 CEO): 同樣出身于 Google/DeepMind 的資深專家。

Poetiq 能夠取得上述成績，關鍵在于其構建的meta-system（元系統）。

Meta-system 不依賴特定的大模型，可以與任何前沿模型配合使用（如 Gemini 3、GPT-5.1、Grok 等），而不是訓練或微調模型本身，這意味著它能隨著新模型發布快速適配并提升性能。

Poetiq meta-system 構建了一種迭代式推理過程，其與傳統一次性生成答案的方法不同，有兩個主要機制：

• 迭代式的問題求解循環：系統并不是只向模型提出一次問題，而是利用大語言模型（LLM）生成一個潛在的解決方案，隨后接收反饋、分析反饋，并再次調用 LLM 對方案進行改進。這種多步驟、自我改進的過程，使系統能夠逐步構建并不斷完善最終答案。
• 自我審計（Self-Auditing）：系統能夠自主審計自身的運行進度，并自行判斷何時已經獲得足夠的信息、當前解決方案是否令人滿意，從而決定終止整個過程。這種自我監控機制對于避免不必要的計算浪費、有效降低整體成本至關重要。

Poetiq 還特別強調，他們所有 meta-system 的適配工作是在新模型發布前完成的，而且系統從未直接接觸過 ARC-AGI 任務集，但依然在多個不同模型上取得跨版本、跨模型族的性能提升，說明 meta-system 對 reasoning 策略具有良好的泛化能力。

正是這種靈活、強大且具備遞歸能力的架構，使得 Poetiq 這樣一支小規模團隊，能夠在極短時間內取得一系列最先進（SOTA）的成果。

對于這個 meta-system，有人認為「太棒了。在模型之上構建智能，而不是在模型內部構建，意味著可以在幾個小時內適配新模型，非常高明。適配開源模型，并且成功遷移到新的封閉模型，這表明捕捉到的東西是推理過程本身的基本規律，而不是模型特定的怪癖?！?/p>

參考鏈接：
https://poetiq.ai/posts/arcagi_verified/