# Tycho：面向 ARC-AGI-3 的程序化世界模型主动抽象 > Tycho 根据陌生 ARC-AGI-3 游戏中的动作与观察历史，构建可编辑的 Python 模型，描述游戏状态、状态转移、渲染与结果。它将模型预测与已记录的转移进行核对，并在规划时选择使用、修复或绕过这些模型。 - 作者：Jens Lehmann; Andrei Aioanei; Sahar Vahdati - 原标题：Tycho: Active Abstraction with Programmatic World Models for ARC-AGI-3 - 发表载体：arXiv - 发表状态：预印本 - 出版／提交日期：2026 年 7 月 30 日 - 日期依据：首次公开提交至 arXiv 的日期；核查版本为 v1。 - arXiv 首次提交：2026 年 7 月 30 日 - arXiv：2607.28287 - 已复核的 arXiv 版本：v1 - DOI：10.48550/arXiv.2607.28287 - 来源复核于：2026-10-17 - 收录于：2026-10-17 - 原始论文： - PDF： - 代码： - BibTeX： - 目录页面： - 记录 JSON： - 英文版：[English](https://awesomerea.org/papers/paper-tycho/index.md) ## 研究范围与局限 评估针对 25 个公开游戏、183 个关卡，每种配置仅进行一次随机运行；其中五个游戏曾用于开发智能体框架。模型可以不预测部分像素格，或接受有限的渲染变体。转移回放和游戏分数不能证明完整引擎重建、目标识别正确、未见状态保真度、未见游戏泛化或多次运行的可靠性；智能体也可以绕过建模。 ## 与本合集的关联 研究对已观察游戏动态的可执行重建，并将模型保真度与任务成功分开检验，提供了范围明确的行为重建案例。 ## 发表与复核说明 arXiv 发布日期为 7 月 30 日；文稿页首和软件发布采用 7 月 29 日。DataCite 确认 arXiv DOI 已注册且处于可检索状态。固定版本的作者产物采用 Apache-2.0，包含源码、提示词、论文配置和精简评估证据；ARC 环境适用独立条款。文档要求 Python >=3.12、模型与 ARC 访问权限，以及 Docker 或 Finch 沙箱。 ## 一手来源 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ## 关于此条目 已依据论文及一手来源复核。请通过原始论文或 BibTeX 引用原作者。 原创说明采用 MIT 许可；外部项目、论文与素材保留各自的权利和许可。