TraceViT

TraceViT模型通过分步监督提升AI视觉抽象推理能力

研究人员推出了一种新颖的循环视觉推理模型TraceViT，旨在提高抽象推理任务的性能。与仅约束最终输出的先前方法不同，TraceViT通过使用语义单调变换链来训练，使其能够遵循变换过程的每一步。这些链是通过将程序化任务实现分解为中间网格状态来生成的，每次迭代都由任务引用和对象工作区进行约束。TraceViT在ARC-AGI-1上达到了67.8%的通过率，在ARC-AGI-2上达到了24.3%，证明了跟踪监督与约束相结合的好处。