华为Memento 3通关ARC-AGI-3全部25款游戏
AI 总结
华为诺亚方舟实验室联合UCL等团队提出Memento 3智能体系统，在ARC-AGI-3公开集的25款游戏、183个关卡上全部通关，取得满分100的RHAE（相对人类行动效率）成绩，总操作7518次，比人类完成同样关卡所需的17135次少约56%。该系统以Claude Opus 5为底模，全程不更新模型权重、也不针对游戏微调，核心方法是“代码即模型”：AI一边玩一边维护一份不断迭代的规则手册（Markdown文档）和一套可执行的Python世界模型，规则写错就自我反思、修改代码，并用Git版本管理回溯（报道称同一份手册共迭代11个版本）。在Atari游戏Pong上，AI摸清反弹规律并形成控制策略后不再调用大模型推理，三次不同开局均以21:0取胜；对照实验中，双世界模型使wa30的通关操作从899次降至597次。
深度见解
它给出一条不动模型权重、靠外部可执行世界模型实现递归自我改进的路径，为智能体在陌生环境中提升效率提供了可检验的实验证据。