ARCTraj는 Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) 내 복잡한 시각적 작업을 통한 인간 추론 모델링을 위한 데이터셋 및 방법론적 프레임워크입니다. 정적 입출력 기반의 기존 접근 방식의 한계를 극복하고, 인간이 입력을 출력으로 변환하는 과정을 시간 순서대로 기록된 객체 수준의 동작을 통해 보여줍니다. O2ARC 웹 인터페이스를 통해 수집된 약 10,000개의 궤적 데이터는 ARC-AGI-1 벤치마크의 400개 훈련 과제에 대해 과제 식별자, 타임스탬프, 성공 레이블로 주석 처리되었습니다. 데이터 수집, 동작 추상화, MDP (Markov Decision Process) 공식화, 다운스트림 학습을 포함하는 통합 추론 파이프라인을 정의하여 강화 학습, 생성 모델링, 시퀀스 모델링 방법론(PPO, World Models, GFlowNets, Diffusion agents, Decision Transformers 등)과의 통합을 가능하게 합니다. 공간 선택, 색상 속성, 전략적 수렴 분석을 통해 인간 추론의 구조와 다양성을 강조합니다.
