Cost-Effective Agent Harnesses for Abstract Reasoning and Generalization on ARC-AGI-1

这篇研究 ARC-AGI-1 上的低成本 agent harness，核心不是换模型，而是把 prompt specialization、rejection sampling 和有限预算 ensembling 组合起来。论文把成绩放到 cost-performance frontier 中比较，强调同一抽象推理任务的系统表现受编排与预算强烈影响。它的技术看点在于把 ARC-AGI 从“模型智力测试”重新拆成模型、采样策略和 harness 的联合优化问题。