NVIDIA cria sistema que resolve 100% dos desafios em teste de raciocínio
Pesquisadores da NVIDIA usaram uma arquitetura de agente chamada AVO, combinada com o modelo Claude Opus 5, para obter pontuação perfeita em um dos benchmarks mais difíceis de inteligência artificial. O resultado mostra que o design do sistema é tão importante quanto o modelo.
A NVIDIA anunciou que seu sistema de inteligência artificial, chamado AVO, conseguiu resolver todos os 183 níveis de um dos testes mais desafiadores da área, o ARC-AGI-3. O feito foi alcançado quando o AVO foi combinado com o modelo Claude Opus 5, da Anthropic. Sozinho, esse modelo acerta cerca de 30% do teste. Com o AVO, chegou a 100%. A lição principal: não basta ter um modelo poderoso — a forma como ele é usado faz toda a diferença.
O AVO não é um modelo de IA, mas uma arquitetura de agente — um sistema que organiza como o modelo recebe informações, toma decisões e age ao longo do tempo. Para tarefas longas, o AVO usa dois mecanismos importantes: uma memória persistente, que guarda o que já foi descoberto, e um supervisor, que monitora se o agente está empacado e sugere novos caminhos. Antes do teste de raciocínio, o mesmo sistema já havia sido usado para otimizar kernels de GPU (códigos que controlam o processamento gráfico), rodando por sete dias seguidos e gerando versões mais rápidas que as soluções comerciais.
O resultado acende um debate importante no setor. Muitas empresas competem para lançar modelos cada vez maiores, mas a NVIDIA mostra que a arquitetura do agente — como ele lida com contexto, ferramentas e feedback — pode ser tão decisiva quanto o modelo em si. No teste ARC-AGI-3, o AVO usou 12% menos ações que outro sistema similar (o VISTA) para completar os mesmos desafios, mesmo usando o mesmo modelo de linguagem. Isso sugere que a forma como o conhecimento é preservado e reutilizado ao longo da tarefa é crucial.
Para quem usa IA no dia a dia, a novidade não traz uma mudança imediata — você não vai encontrar o AVO em um chatbot amanhã. Mas o avanço indica que, no futuro, sistemas de IA serão mais autônomos e capazes de executar tarefas complexas sem supervisão constante, como programar um software ou explorar um ambiente desconhecido. A NVIDIA deixa claro: o modelo importa, mas o sistema ao redor dele é o que realmente determina se a inteligência artificial consegue trabalhar de forma confiável por horas ou dias.
De onde veio esta notícia
Texto em português produzido com apoio de inteligência artificial a partir da publicação original de Nvidia. Os fatos, números e nomes são os da fonte — se quiser conferir, o link abaixo leva ao original.
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