Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unraveling the ARC Puzzle: Mimicking Human Solutions with Object-Centric Decision Transformer

論文の概要: Unraveling the ARC Puzzle: Mimicking Human Solutions with Object-Centric Decision Transformer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08204v1
Date: Wed, 14 Jun 2023 02:12:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-16 20:47:20.273116
Title: Unraveling the ARC Puzzle: Mimicking Human Solutions with Object-Centric Decision Transformer
Title（参考訳）: unraveling the arc puzzle: オブジェクト中心決定トランスフォーマーで人間のソリューションを模倣する
Authors: Jaehyun Park, Jaegyun Im, Sanha Hwang, Mintaek Lim, Sabina Ualibekova, Sejin Kim, Sundong Kim
Abstract要約: 我々は、人間の問題解決をモデル化するために、擬似学習パラダイムに決定変換器を用いる。本稿では,オブジェクト検出アルゴリズムであるPush and Pullクラスタリング手法を提案する。この二重戦略はAIのARC問題解決スキルを強化し、AGIの進歩に対する洞察を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.799984826388993
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the pursuit of artificial general intelligence (AGI), we tackle Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) tasks using a novel two-pronged approach. We employ the Decision Transformer in an imitation learning paradigm to model human problem-solving, and introduce an object detection algorithm, the Push and Pull clustering method. This dual strategy enhances AI's ARC problem-solving skills and provides insights for AGI progression. Yet, our work reveals the need for advanced data collection tools, robust training datasets, and refined model structures. This study highlights potential improvements for Decision Transformers and propels future AGI research.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AGI)の追求において,新たな2段階アプローチを用いて抽象・推論コーパス(ARC)の課題に取り組む。本稿では,人間の問題解決をモデル化するための模擬学習パラダイムとしてDecision Transformerを使用し,オブジェクト検出アルゴリズムであるPush and Pullクラスタリング手法を導入する。この二重戦略はAIのARC問題解決スキルを強化し、AGIの進歩に対する洞察を提供する。しかし、我々の研究は、高度なデータ収集ツール、堅牢なトレーニングデータセット、洗練されたモデル構造の必要性を明らかにしています。本研究は意思決定トランスフォーマーの潜在的な改善を浮き彫りにし,今後のagi研究を推進する。

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