华为 AI 凭借自进化系统 Memento 3 通关 25 款游戏，操作效率超越人类

华为诺亚方舟实验室联合 UCL 等团队近日推出了名为 Memento 3 的 AI 智能体系统。该系统在未更新模型权重或未针对特定游戏进行微调的情况下，成功通关了 ARC-AGI-3 公开集中的 25 款游戏及 183 个关卡，在相对人类行动效率（RHAE）评测中斩获满分 100 分。

在操作效率方面，Memento 3 仅用了 7518 次操作便完成了所有任务，比完成相同关卡的人类平均所需操作次数（约 17135 次）减少了约 56%。作为对比，同一底模 Claude Opus 5 在标准测试框架下的 RHAE 平均分约为 40.7 分。

该系统采用了“基于世界模型的递归自我改进”（Model-Based Recursive Self-Improvement）策略，核心方法是“代码即模型”。AI 在游戏过程中自主编写 Markdown 格式的《规则手册》和可执行的 Python 代码模拟器，通过不断试错、验证画面模拟结果来修正规则逻辑。

研究数据显示，使用这套自进化机制后，AI 能显著减少操作轮次。例如在双世界模型实验下，特定关卡通关操作次数减少了约 34%。此外，该系统还能将已获取的经验迁移至新关卡，甚至能将符号含义的理解从错误假设迭代修正至正确状态。

除了解谜类游戏，Memento 3 还被应用于经典 Atari 游戏 Pong（乒乓球）。在连续三局比赛中，AI 在未调用大模型进行实时推理的情况下，凭借自主摸索出的控制策略将对手比分定格为 21:0。”

目前该研究成果已由研究团队发布相关论文。此前在 ARC Prize 的评测中，其他团队如英伟达的 NOOA 等曾取得较高分数，而 Memento 3 不仅填补了满分差距，更证明了无需训练大模型即可实现持续进化的可能性。