NVIDIA сообщила, что агентная система AVO набрала 100 баллов по метрике RHAE на публичном наборе ARC-AGI-3, пройдя все 183 уровня в 25 средах. В основе системы использовалась Claude Opus 5.
AVO выполнила задачи за 6 624 действия среды. Для сравнения, система VISTA с той же моделью прошла те же уровни за 7 542 действия, то есть AVO использовала примерно на 12% меньше действий. NVIDIA подчеркивает, что это не прямое сравнение архитектур, поскольку системы различаются памятью, представлением наблюдений и управлением контекстом.
AVO использует постоянную память и отдельный модуль контроля, который отслеживает прогресс и меняет стратегию при застое. Ранее система применялась для оптимизации GPU-ядер: за семь дней она исследовала более 500 вариантов и создала 40 версий, превысив производительность cuDNN до 3,5% и FlashAttention-4 до 10,5%.
