.@poetiq_ai — это новый стартап, основанный бывшими исследователями DeepMind (@itfische и @sbpoetiq), который недавно достиг значительного прорыва в бенчмарке ARC-AGI, наложив систему рекурсивного самоулучшения на Gemini 3. В этом разговоре на NeurIPS @FrancoisChauba1 встретился с соучредителем Poetiq Ианом Фишером, чтобы выяснить, как они увеличивают производительность, используя только подсказки и проектирование системы. Они также исследуют рекурсивное самоулучшение, оценку прогресса к AGI и почему автоматизация проектирования подсказок может быть одним из самых мощных рычагов в AI сегодня. 00:11 — Введение в Poetiq и прорыв ARC-AGI 00:49 — Насколько велик скачок производительности? 01:18 — Опыт Иана Фишера: YC, Google, DeepMind 02:00 — Объяснение рекурсивного самоулучшения 03:00 — Почему Poetiq нацелился на ARC-AGI 03:58 — Улучшение моделей без доступа к весам 04:26 — Ансамбли, голосование и оптимизация на уровне системы 05:30 — Почему Gemini 3 изменил все 06:21 — Что дальше: бенчмарки, исследования и клиенты 07:14 — Является ли рекурсивное самоулучшение путем к AGI? 08:46 — Когда остановиться на восхождении на холм 09:16 — Автоматизация инженеров по подсказкам и агентов