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ARC问题解决能力突破

该项目聚焦于提升ARC（抽象和推理语料库）问题的解决能力。它利用GPT模型和优化策略，在ARC基准测试中实现了50%的先进水平。核心脚本arc_solve/solve.py需要Redis服务器和OpenAI API密钥等资源。项目数据可通过Google Drive下载，并使用arc_solve/load_and_viz.py进行可视化。这一方法为AI在抽象推理任务中的应用提供了新的研究方向，展示了人工智能在复杂问题解决中的巨大潜力。

ARCAIGPT数据可视化开源项目Github

GitHub

文档

更多取样的 ARC 样本绘制

请参见我在 Substack 上发表的博客文章了解详情。

主脚本是 arc_solve/solve.py。这需要在端口"6381"上运行一个 redis 服务器(用于缓存)、几个小时的时间、大量内存、一个 OpenAI 密钥以及一些资金。

所需的依赖项包括 tqdm、numpy、scipy、skimage、attrs、cattrs、nest_asyncio、redis-py、matplotlib、anthropic(实际上并不需要)和 openai==0.28.1。(我可能会稍后制作一个实际的 requirements.txt 文件。)

可以从 jsons 中加载数据,这些 jsons 可以在此 Google Drive 链接找到,并使用 arc_solve/load_and_viz.py 进行可视化和查看。(我可能会稍后添加更多绘图和显示功能。)

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