Diffusionsmodelle für den ARC AGI-Preis: Eine überraschend schwierige Aufgabe
Dieser Beitrag beschreibt einen Versuch, die ARC AGI-Herausforderung mit einem Diffusionsmodell zu lösen. Der Autor passte ein feinabgestimmtes autoregressives Sprachmodell an ein Diffusionsmodell an, wodurch eine nicht-sequentielle Generierung ermöglicht wurde. Obwohl der Diffusionsansatz eine etwas bessere Pixelgenauigkeit erzielte, führte dies nicht zu verbesserten Erfolgsraten bei den Aufgaben. Der Hauptengpass wurde als das Fehlen einer effizienten Caching-Mechanismus in der Architektur des Diffusionsmodells identifiziert, wodurch es langsamer als die autoregressive Baseline war. Zukünftige Arbeiten werden sich auf die Verbesserung des Caching und die Entwicklung effizienterer Strategien zur Generierung von Kandidaten konzentrieren.