論文の概要: GIFARC: Synthetic Dataset for Leveraging Human-Intuitive Analogies to Elevate AI Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20672v1
• Date: Tue, 27 May 2025 03:42:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.385046
• Title: GIFARC: Synthetic Dataset for Leveraging Human-Intuitive Analogies to Elevate AI Reasoning
• Title（参考訳）: GIFARC:AI推論を高めるための人間直感的アナロジーを活用するための合成データセット
• Authors: Woochang Sim, Hyunseok Ryu, Kyungmin Choi, Sungwon Han, Sundong Kim,
• Abstract要約: 最先端モデルは2024年のARCコンペティションで40-55%の精度しか達成していない。 本稿では、類似に着想を得たARCデータセットGIFARCを紹介する。 GIFARCは、ブルートフォースパターン検索に参加する前に、AIエージェントがタスクを類似的に評価するように誘導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.09254962218677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) poses a stringent test of general AI capabilities, requiring solvers to infer abstract patterns from only a handful of examples. Despite substantial progress in deep learning, state-of-the-art models still achieve accuracy rates of merely 40-55% on 2024 ARC Competition, indicative of a significant gap between their performance and human-level reasoning. In this work, we seek to bridge that gap by introducing an analogy-inspired ARC dataset, GIFARC. Leveraging large language models (LLMs) and vision-language models (VLMs), we synthesize new ARC-style tasks from a variety of GIF images that include analogies. Each new task is paired with ground-truth analogy, providing an explicit mapping between visual transformations and everyday concepts. By embedding robust human-intuitive analogies into ARC-style tasks, GIFARC guides AI agents to evaluate the task analogically before engaging in brute-force pattern search, thus efficiently reducing problem complexity and build a more concise and human-understandable solution. We empirically validate that guiding LLM with analogic approach with GIFARC affects task-solving approaches of LLMs to align with analogic approach of human.
• Abstract（参考訳）: Abstraction and Reasoning Corpus(ARC)は、一般的なAI能力の厳密なテストを行う。 ディープラーニングの大幅な進歩にもかかわらず、最先端のモデルは2024年のARCコンペティションで40-55%の精度しか達成していない。 本研究では,類似のARCデータセットであるGIFARCを導入して,そのギャップを埋めようとしている。 大規模言語モデル (LLMs) と視覚言語モデル (VLMs) を利用して, 類似画像を含む様々なGIF画像からARCスタイルのタスクを合成する。 それぞれの新しいタスクは、視覚的変換と日常的な概念を明確にマッピングする、地道的なアナロジーと組み合わせられる。 堅牢な人間の直感的なアナロジーをARCスタイルのタスクに埋め込むことによって、GIFARCはAIエージェントに、ブルートフォースパターンサーチに携わる前に、そのタスクを類似的に評価するように誘導する。 GIFARC と類似したアプローチで LLM を導くことは,LLM の課題解決アプローチに影響を及ぼし,人間の類似的なアプローチと一致することを実証的に検証する。

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