尝试用扩散模型解决ARC AGI竞赛难题
2025-08-09
作者尝试使用扩散模型来解决ARC AGI竞赛的难题，该竞赛要求模型解决复杂的视觉推理任务。作者将一个自回归语言模型改造成扩散模型，并使其能够以非顺序的方式生成答案。实验结果显示，该方法在像素精度上略有提高，但并未显著提升任务成功率。作者分析了其原因，主要在于扩散模型的缓存机制效率较低，导致计算速度慢于自回归模型。未来工作将集中于改进缓存机制，以及开发更有效的候选答案生成策略。
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