华为诺亚方舟实验室提出Memento 3：不更新权重通关ARC-AGI-3全部25款游戏

核心事实

据量子位报道，华为诺亚方舟实验室联合UCL等团队提出名为Memento 3的AI智能体系统，在ARC-AGI-3公开集的25款游戏、183个关卡中全部通关，取得满分100的RHAE（Relative Human Action Efficiency，相对人类行动效率）成绩。报道称，人类完成同一套关卡需要17135次操作，而Memento 3只用了7518次，操作次数比人类少约56%。该系统以Claude Opus 5为底模，全程未更新模型权重，也未针对游戏进行微调。

背景与影响

ARC-AGI-3不再只是出题解题，而是把AI放入规则未知的游戏世界，规则、目标与操作效果都需要AI自行摸索。报道提到，此前普林斯顿大学的Continual Harness通关3款、得分20.5，英伟达研究人员参与开发的DreamTeam通关6款、得分38.1，独立研究者David Courtis的OPINE-World与英伟达团队的NOOA分别得分78.4和85.1，独立开发者Sergey Rodionov的baseline1通关全部25款、得分99。Memento 3的方法称为Code as Model（代码即模型），让AI同时维护一份Markdown格式的Rulebook（规则手册）和一套可执行的Python世界模型，并借助Git版本管理回溯修改。研究团队还在Atari游戏Pong上测试，称策略成熟后不再调用大模型，三次开局均以21:0获胜。

限制与来源

报道指出，Memento 3背后使用开启Extra-High推理强度的Claude Opus 5，探索、生成代码与验证过程需要消耗较多Token和算力；双世界模型的提升目前只在游戏wa30上得到验证，尚不能推广到其他游戏；实验主要针对规则相对明确的游戏环境，在更复杂的现实场景中是否有效仍有待验证。上述数据与结论均来自该报道及所引论文，尚未获独立第三方确认。相关功能、可用范围与费用请以官方及论文当前信息为准。