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网科创想网站管理,网站建设合同书缴纳印花税吗,银行网站开发技术方案,网站设计建设 网络营销推广抽象与推理语料库#xff08;ARC#xff09;旨在推动对抽象推理能力的研究#xff0c;这是人类智能的核心。尽管 ARC 任务本质上是视觉性的#xff0c;但现有方法大多将其视为语言问题#xff0c;依赖大语言模型或序列推理模型来解决#xff0c;忽视了视觉视角。 为弥补…抽象与推理语料库ARC旨在推动对抽象推理能力的研究这是人类智能的核心。尽管 ARC 任务本质上是视觉性的但现有方法大多将其视为语言问题依赖大语言模型或序列推理模型来解决忽视了视觉视角。为弥补这一不足MIT何恺明团队提出 Vision ARCVARC 框架首次将 ARC 重新定义为图像到图像的转换任务将 ARC 任务中的原始输入通常是小尺寸、离散颜色的网格以“画布”形式重新组织成一种标准图像格式进而直接采用标准视觉模型如原始 Vision Transformer, ViT进行端到端训练。模型仅在 ARC 数据上从头训练并结合测试时训练实现对未见任务的泛化。实验表明VARC 在 ARC-1 基准上达到 60.4% 的准确率显著优于其他从头训练的方法性能接近顶尖 LLM并大幅缩小了与人类平均水平的差距。论文标题ARC Is a Vision Problem!论文链接https://arxiv.org/pdf/2511.14761项目链接https://github.com/lillian039/VARC01方法图 3ARC任务定义1任务定义ARC 基准包含数百个极少样本如 2 到 4 个示例的推理任务。每个任务 T 都遵循一个独特的变换规则将一个输入 x 映射到输出 y其中 x 和 y 均为不超过30×30的二维网格每个格子使用 C 种颜色之一例如 C10。任务任务T是ARC中的基本单元。每个任务包含演示集训练集用测试集将测试集表示为包含l个不同的测试任务。对于任何也存在一个演示集模型利用演示集推断给定2图像到图像转换研究团队将每个任务上的推理问题形式化为一个图像到图像的转换问题并将其建模为逐像素分类任务。用一个视觉神经网络其结构由参数集合 θ 决定并结合任务专属的提示向量对输入图像的每个像素进行分类预测输出图像的颜色。训练使用标准的像素级交叉熵损失目标是让预测颜色尽可能接近真实答案。在这里D表示真实标签yi与网络输出之间的逐像素交叉熵损失。3视觉建模以往针对 ARC 的方法通常在离散值 token 的空间中进行操作其设计思路主要受语言模型的启发。而本文提出的图像到图像转换框架中则探索了专为视觉任务而设计的原生架构包含以下关键策略1画布为更好地适配视觉模型将 ARC 的小尺寸输入网格放置到一个更大的“画布”如 64×64上并用额外的颜色作为背景。这种表示方式不仅支持平移、缩放等视觉数据增强还能让 ViT 在处理图像块patch时捕捉更丰富的颜色组合如图5所示从而显著提升模型的泛化能力。图 5VARC 中的视觉 Transformer 架构2平移和缩放不变性“画布”策略的应用使得研究者可以灵活使用平移和缩放等数据增强帮助模型学会忽略位置和大小变化从而抓住任务中真正不变的规律——这正是标准视觉模型泛化能力的关键。具体而言采用以下两种增强方式尺度增强给定原始输入网格随机选取一个整数缩放比例 s并将每个原始像素扩展为 s×s 的块见图 4 左侧。该操作类似于自然图像中的最近邻插值。平移增强在完成尺度变换后将缩放后的网格随机放置于固定尺寸的画布内并确保所有像素均可见见图 4 右侧。图 4原始输入经过随机的缩放和平移变换后被放置到“画布”上3视觉TransformerViT 的核心思想是将图像分块后应用 Transformer。具体而言将画布划分为不重叠的图像块如 2×2每个像素的离散颜色索引首先映射为可学习的连续嵌入向量图像块经线性投影后加上位置编码并送入多层 Transformer 块输出端通过一个线性层对每个图像块中的每个像素进行分类。从概念上看这种“分块”patchification操作可视为一种特殊的卷积它引入了视觉任务中的关键归纳偏置包括局部性和平移不变性。42D位置嵌入与通常被建模为一维序列的语言数据不同图像本质上具有二维结构。如简单地将嵌入后的图像块视为一维序列这种二维空间信息就会丢失。因此研究团队采用可分离的二维位置编码方式对于维度为 D 的位置嵌入前一半通道用于编码水平坐标后一半通道用于编码垂直坐标。5替代方案卷积网络除 ViT 外研究团队采用经典的卷积网络 U-Net ——一种专为图像到图像翻译设计的层次化架构来补充验证经典视觉架构解决ARC问题的有效性。4两阶段训练研究采用两阶段训练范式来学习神经网络的参数。离线训练此阶段应用于整个训练集, 即适用于用于所有训练任务。所有任务共享相同的参数唯一的区别是每个任务都有自己的任务条件token。测试时训练在推理阶段给定一个新的、未见过的任务任务 T 的演示集其中输入与输出均可见模型需基于该演示集进行微调并对给定的推理输入生成相应的预测输出。图6展示了测试时训练的效果。上方展示了当前任务的演示示例左下为一个推理输入右下显示了在测试时训练过程中模型对的预测逐步优化最终生成了正确输出。图 6测试时训练的效果5推理在测试时训练完成后将模型应用于输入以获得最终预测。单视图推理将按固定缩放和平移放置到画布上用预测输出。由于重采样可能导致原始网格中一个位置对应画布上多个像素我们对该位置的所有 softmax 预测结果进行平均池化聚合。多视图推理参考 AlexNet 等经典做法 通过多种增强不同缩放/平移生成多个视图并融合预测。Pass2 准确率ARC 默认采用 Pass2 指标即允许提交两个不同解只要其中一个正确即视为任务成功。02评估1视觉先验的影响图 7视觉先验的影响如图7所示与基线相比这些视觉先验累积带来了27.7个百分点的性能提升(a→f)其中基于“画布”的设计(c→f)贡献了11.5的增益。对各组件说明如下1二维位置编码2D Positional Embedding将一维位置编码扩展为二维形式是有益的如图 7(b)→© 所示。这一改进在绝对位置编码b和相对位置编码c两种设置下均有效。2分块策略Patchification2×2 分块带来了 2.4 个百分点的显著提升c→d。这是因为每个分块能像自然图像一样包含多种颜色极大地丰富了学习所需的数据空间。3平移与尺度增强Translation and Scale Augmentation在图 7(e) 中在“画布”上应用平移增强。相比图 7(d) 中仅限单像素的平移该设置额外提升了 2.9 个百分点。在图 7(f) 中进一步引入由“画布”概念支持的尺度增强带来了 6.2 个百分点的大幅提升。与可以通过分块策略实现的平移不变性不同ViT本身对尺度变化不敏感——它没有内置机制来应对图像缩放因此如果不额外做尺度增强ViT 就很难泛化到不同尺度的输入而加入尺度增强后性能明显提升因为这弥补了 ViT 缺乏尺度不变性归纳偏置的不足。2系统级比较单模型结果基于 ViT报告值为四次独立实验的平均表现集成结果将 ViT 和 U-Net 两种模型的结果进行融合ViT和U-Net均执行了四次测试时训练。如表3所示LLM如 GPT-5、Claude 等依赖海量互联网或多模态预训练数据而 VARC 仅用 ARC 任务本身的数据从零训练无任何外部知识注入。尽管如此VARC 在 ARC-1 上达到 60.4% 的准确率媲美甚至超过部分顶级 LLM 的公开结果大幅缩小了与人类平均水平的差距。表 3在 ARC-1 和 ARC-2 基准上的系统级对比3定性分析图10和图11展示了ViT模型在测试任务中的注意力模式模型能够准确捕捉源像素与目标像素之间的复制关系且不同网络层展现出功能分化——部分层聚焦于待复制的源像素另一些层则专门关注八个方向上的目标位置体现出层次化的推理能力。图 10像素级注意力可视化图 11层级注意力图的可视化在离线训练中模型在 ARC-1 的 400 个训练任务上学习了对应的任务嵌入并通过 t-SNE 将其可视化到二维空间如图12所示。结果表明语义相似的任务在嵌入空间中彼此靠近说明模型不仅拟合了单个任务还捕捉到了任务之间的内在关联。这种对任务结构的隐式建模能力正是实现抽象与推理的关键所在。图 12基于ARC‑1训练集学习的400个任务嵌入的t‑SNE可视化如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】