論文の概要: JaxARC: A High-Performance JAX-based Environment for Abstraction and Reasoning Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17564v1
• Date: Sat, 24 Jan 2026 19:27:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-27 15:23:07.927595
• Title: JaxARC: A High-Performance JAX-based Environment for Abstraction and Reasoning Research
• Title（参考訳）: JaxARC: 抽象化と推論研究のための高性能なJAXベースの環境
• Authors: Aadam, Monu Verma, Mohamed Abdel-Mottaleb,
• Abstract要約: ARC(Abstraction and Reasoning Corpus)は、AIシステムの人間のような帰納的推論を実行する能力をテストする。 既存のGymnasiumベースのRL環境は、計算ボトルネックによる実験スケールを著しく制限する。 本稿では,ARC に実装されたオープンソースの高性能 RL 環境である JaxARC について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9406065897884406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) tests AI systems' ability to perform human-like inductive reasoning from a few demonstration pairs. Existing Gymnasium-based RL environments severely limit experimental scale due to computational bottlenecks. We present JaxARC, an open-source, high-performance RL environment for ARC implemented in JAX. Its functional, stateless architecture enables massive parallelism, achieving 38-5,439x speedup over Gymnasium at matched batch sizes, with peak throughput of 790M steps/second. JaxARC supports multiple ARC datasets, flexible action spaces, composable wrappers, and configuration-driven reproducibility, enabling large-scale RL research previously computationally infeasible. JaxARC is available at https://github.com/aadimator/JaxARC.
• Abstract（参考訳）: Abstraction and Reasoning Corpus (ARC)は、いくつかのデモペアから人間のような帰納的推論を実行するAIシステムの能力をテストする。 既存のGymnasiumベースのRL環境は、計算ボトルネックによる実験スケールを著しく制限する。 JAX で実装された ARC 用のオープンソースで高性能な RL 環境である JaxARC について述べる。 機能的でステートレスなアーキテクチャにより、Gymnasium上で38-5,439xの高速化を実現し、ピークスループットは790M/秒である。 JaxARCは、複数のARCデータセット、フレキシブルなアクションスペース、構成可能なラッパー、構成駆動の再現性をサポートし、以前は計算不可能だった大規模なRL研究を可能にする。 JaxARCはhttps://github.com/aadimator/JaxARCで入手できる。

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