"모델 그대로 하네스만 바꿨더니...ARC-AGI-3서 인간 효율 99% 근접"

AI 추론 성능 향상의 핵심이 모델 자체보다 활용 방식, 즉 '하네스(Harness)'에 달려 있다는 것을 보여주는 사례가 나왔다. 에이전트 아키텍처 개발 연구소인 임파서블 리서치(Impossible Research)는 16일(현지시간) 새로운 에이전트 실행 프레임워크(하네스)인 '스키마(Schema)'를 공개하고, 이를 적용해 'ARC-AGI-3' 벤치마크에서 98.98%의 성능을 기록했다고 발표했다.연구진은 이번 결과가 AI 모델의 가중치를 변경하지 않고도 실행 방식만 개선해 얻은 성과라며, 앞으로 AI 성능 경쟁에서 모델 자체