ARC AGI賞への拡散モデルの適用：驚くほど難しい課題

この記事では、拡散モデルを用いてARC AGIチャレンジを解こうとした試みが詳細に記述されています。著者は、ファインチューニングされた自己回帰言語モデルを拡散モデルに適応させ、非順次的な生成を可能にしました。拡散アプローチはピクセル精度をわずかに向上させましたが、タスクの成功率には繋がりませんでした。主なボトルネックは、拡散モデルのアーキテクチャにおける効率的なキャッシングの不足であり、自己回帰ベースラインよりも遅くなりました。今後の研究は、キャッシングの改善と、より効率的な候補生成戦略の開発に焦点を当てます。