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本文介绍了Meta^n，这是一种通过应用固定元操作来扩展推理深度的递归自我改进方法，在ARC-AGI-2等基准测试上超越了先前方法。
ARCANA是一个反射式多智能体框架，将ARC-AGI-2抽象推理任务分解为迭代感知、假设生成、符号执行和反射精炼，在严格约束下提升推理效率。