Daily Arxiv

Cette page résume et organise les publications en intelligence artificielle du monde entier.
Les contenus sont synthétisés grâce à Google Gemini et le service est proposé à but non lucratif.
Les droits d'auteur des articles appartiennent à leurs auteurs ou institutions respectives ; en cas de partage, il suffit d'en mentionner la source.

Raisonnement Système~2 pour l'alignement humain-IA : généralité et adaptabilité via ARC-AGI

Created by
  • Haebom

Auteur

Sejin Kim, Sundong Kim

Contour

Cet article souligne que les modèles basés sur Transformer manquent encore de la généralité et de l'adaptabilité requises pour la coordination homme-IA. En examinant les faiblesses de la tâche ARC-AGI, nous décelons des différences en matière de généralisation constructive et d'adaptation de nouvelles règles, et affirmons que la résolution de ces lacunes nécessite un pipeline d'inférence repensé et son évaluation. Nous proposons trois axes de recherche : un pipeline de représentation symbolique pour la généralité constructive, une boucle d'inférence interactive basée sur la rétroaction pour l'adaptabilité, et une augmentation des tâches au moment du test qui équilibre ces deux caractéristiques. Enfin, nous démontrons comment les outils d'évaluation d'ARC-AGI peuvent être utilisés pour suivre les progrès en matière de généralité symbolique, d'adaptabilité basée sur la rétroaction et de robustesse au niveau des tâches, guidant ainsi les recherches futures sur la coordination homme-IA robuste.

Takeaways, Limitations_

Takeaways:
Nous présentons clairement les limites de l’inférence du système 2 dans les modèles basés sur Transformer et suggérons des pistes d’amélioration.
Il suggère des directions de recherche pour une généralisation constructive et une adaptation de nouvelles règles.
Nous présentons une méthode permettant de suivre les progrès de la recherche sur la coordination homme-IA à l’aide de l’outil d’évaluation ARC-AGI.
Souligne l’importance de la représentation symbolique, de la rétroaction interactive et de l’augmentation des tâches pendant le temps de test.
Limitations:
Il manque une explication détaillée sur la manière dont les trois directions de recherche proposées peuvent être mises en œuvre concrètement.
Il n’y a pas suffisamment de discussion sur Limitations de l’outil d’évaluation ARC-AGI.
Il n’existe aucune vérification expérimentale de l’efficacité pratique de la méthode proposée.
👍