ARCLE: 强化学习的抽象和推理语料学习环境
原文中文,约600字,阅读约需2分钟。发表于: 。介绍了 ARCLE 的环境,旨在为 Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) 上的强化学习研究提供便利。通过使用近端策略优化算法的代理可以学习 ARCLE 的个别任务,并通过采用非因子化策略和辅助损失来改进性能,以有效克服动作空间和目标达成相关问题。基于这些见解,提出了几个研究方向和使用 ARCLE 的动机,包括 MAML,GFlowNets 和...
本文介绍了解决抽象与推理语料库 (ARC) 问题的新方法,包括使用DreamCoder神经符号推理求解器和大语言模型 (LLMs)。这些方法在解决ARC任务方面取得了进展,并提供了一种有趣的补充方式。同时,还发布了arckit Python库,以便未来的研究。