模型（LLM）固然重要，但並不是 AI 的全部

NVIDIA 團隊研發的 Agentic Variation Operators (AVO) 在 ARC-AGI-3* 上達到 100%，若只使用模型（Claude Opus 5）只能拿到 30%。

AVO* 是一種 Coding Agent（跟常聽到的 Claude Code、Codex 一樣），其中有兩個機制特別重要：持久性記憶體與監督。

持久性記憶體：承載了先前的實作、評估結果、編譯器與分析器（Profiler）輸出以及累積的推理，使 Agent 能從當前狀態繼續，而非反覆重建搜尋。

監督：透過監督者監控整體軌跡是否停滯或出現重複的無效循環，並可在需要時引導主 Agent 轉向替代策略。

在 AI 是否足夠聰明的議題上，我們常將目光放在前沿模型上。但我認為現在的模型已經足夠聰明，而是缺乏如何應用它的想像力。就像是 iPhone 4 發布後，智慧型手機就已經展現出平台潛力，等著創業者將能力一一兌現。

我們正迎來 AI 浪潮下的 iPhone 時刻，創業者要將目光放在設計 Domain-Specific Agents 上。利用產業知識、工程背景，創造全新的產品與商業模式。

註：ARC-AGI-3 是一個 AI 推理基準測試，專門用來衡量 AI 在沒有明確指令的陌生環境中，自主探索、建立模型與學習新技能的能力。

註 2：目前 NVIDIA 並未對外公開 AVO 的原始碼。