論文の概要: GraphARC: A Comprehensive Benchmark for Graph-Based Abstract Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.31031v1
• Date: Fri, 29 May 2026 09:03:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-01 20:56:50.492526
• Title: GraphARC: A Comprehensive Benchmark for Graph-Based Abstract Reasoning
• Title（参考訳）: GraphARC: グラフベースの抽象推論のための総合ベンチマーク
• Authors: Saku Peltonen, August Bøgh Rønberg, Andreas Plesner, Roger Wattenhofer,
• Abstract要約: グラフ構造化データの抽象的推論のためのベンチマークであるGraphARCを紹介する。 各タスクは、新しいテストグラフに適用する少数の入出力ペアから変換ルールを推論する必要がある。 我々はGraphARCの最先端言語モデルを評価し、明確な制限を観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.844098517315228
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Relational reasoning lies at the heart of intelligence, but existing benchmarks are typically confined to formats such as grids or text. We introduce GraphARC, a benchmark for abstract reasoning on graph-structured data. GraphARC generalizes the few-shot transformation learning paradigm of the Abstraction and Reasoning Corpus (ARC). Each task requires inferring a transformation rule from a few input-output pairs and applying it to a new test graph, covering local, global, and hierarchical graph transformations. Unlike grid-based ARC, GraphARC instances can be generated at scale across diverse graph families and sizes, enabling systematic evaluation of generalization abilities. We evaluate state-of-the-art language models on GraphARC and observe clear limitations. Models can answer questions about graph properties but often fail to solve the full graph transformation task, revealing a comprehension-execution gap. Performance further degrades on larger instances, exposing scaling barriers. More broadly, by combining aspects of node classification, link prediction, and graph generation within a single framework, GraphARC provides a promising testbed for future graph foundation models.
• Abstract（参考訳）: リレーショナル推論はインテリジェンスの中心にあるが、既存のベンチマークは通常、グリッドやテキストのようなフォーマットに限定されている。 グラフ構造化データの抽象的推論のためのベンチマークであるGraphARCを紹介する。 GraphARCは、ARC(Abstraction and Reasoning Corpus)の少数ショット変換学習パラダイムを一般化している。 各タスクは、いくつかの入出力ペアから変換ルールを推論し、それをローカル、グローバル、階層的なグラフ変換をカバーする新しいテストグラフに適用する必要がある。 グリッドベースのARCとは異なり、GraphARCインスタンスは様々なグラフファミリやサイズのスケールで生成することができ、一般化能力の体系的な評価を可能にする。 我々はGraphARCの最先端言語モデルを評価し、明確な制限を観察する。 モデルはグラフ特性に関する質問に答えることができますが、完全なグラフ変換タスクの解決に失敗することが多く、理解と実行のギャップが明らかになります。 大規模インスタンスではパフォーマンスはさらに低下し、スケーリング障壁が露出する。 より広い範囲で、ノード分類、リンク予測、グラフ生成の側面を単一のフレームワークで組み合わせることで、GraphARCは将来のグラフ基盤モデルに有望なテストベッドを提供する。

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