The Abstraction and Reasoning Corpus (ARC)

kaggle2019-11-14 更新2024-03-08 收录

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2019-11-14

ARC (Abstraction and Reasoning Corpus)

ARC（抽象与推理语料库）是由光州科学技术院和高丽大学共同创建的数据集，旨在评估和提升人工智能系统的抽象推理能力。该数据集包含多种复杂的网格编辑任务，涉及大量的动作空间和多样化的任务类型。数据集的创建过程基于Gymnasium环境，通过定义特定的动作和状态空间来模拟ARC挑战。ARC数据集主要应用于强化学习领域，特别是用于开发和测试能够解决复杂推理问题的AI模型。

arXiv2024-07-30 更新3190

Abstraction and Reasoning Corpus (ARC)

ARC是一个由François Chollet引入的具有挑战性的数据集，包含一系列任务，旨在评估系统推理和概括抽象模式的能力。这些任务涉及根据一组示例将基于网格的输入转换为预期输出，需要逻辑、抽象和创造力的结合。

github2024-09-25 更新1770

Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) challenge dataset

抽象和推理语料库（ARC）挑战数据集是一个用于解决抽象和推理任务的数据集。该数据集包含各种任务，要求用户通过分析输入和输出之间的关系来推理出解决方案。

github2024-11-30 更新1310

Abstraction and Reasoning Corpus (ARC)

Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) 是一个用于评估机器学习模型视觉推理能力的基准数据集，由海因里希·海涅大学杜塞尔多夫分校和曼海姆大学的研究团队创建。该数据集包含400个任务，每个任务通常有3到4个输入/输出对，数据量相对较小。数据集通过合成生成更多训练数据来增强模型的预训练和微调过程。ARC数据集的应用领域主要集中在视觉推理和抽象推理任务，旨在解决现有机

arXiv2025-01-08 更新1310

ARC (The Abstraction and Reasoning Corpus)

该数据集旨在通过抽象推理任务来评估深度学习模型的一般化和推理能力。基于知识先验对数据集进行了标注，并用于评估在需要几何先验的任务上的性能表现。具体任务包括从输入-输出对中进行几何变换推断。

arXiv20