ARC-AGI

ARC-AGI是一个旨在测试人工智能系统是否具备类似人类一般流体智力的抽象和推理能力的数据集。它由400个训练任务和400个评估任务组成,每个任务都以JSON格式存储,包括输入输出对。该数据集可以作为人工智能基准测试、程序合成基准测试或心理测量智力测试。

需求人群:

"目标受众主要是人工智能研究者和开发者,以及对人类智力和人工智能智力测试感兴趣的学者。该产品可以帮助他们评估和改进算法的泛化能力和推理能力。"

使用场景示例:

研究者使用ARC-AGI数据集训练深度学习模型,以提高其解决抽象问题的能力。

教育工作者利用该数据集作为教学工具,帮助学生理解人工智能的工作原理。

科技公司使用ARC-AGI作为基准测试,评估其AI产品的性能。

产品特色:

提供抽象和推理任务数据集,用于训练和评估人工智能算法。

包含浏览器界面,允许人类手动解决任务,测试人类智力。

任务以JSON格式存储,包括训练和测试输入输出对。

支持3次尝试来构造输出网格,以匹配测试输入网格。

使用颜色(0-9的整数)来可视化网格中的单元格。

提供测试界面,方便用户加载任务并尝试解决。

使用教程:

访问ARC-AGI的GitHub页面并下载数据集。

选择一个任务JSON文件,了解其训练和测试输入输出对。

使用浏览器打开测试界面,并加载选定的任务。

在测试空间中,观察示范的输入输出对,理解任务性质。

使用网格控制工具调整输出网格大小,复制输入网格或重置网格。

使用符号控制工具编辑网格单元格的颜色,选择颜色并填充。

构造输出网格后,点击“提交”按钮验证答案。

完成当前测试后,使用“下一个测试输入”按钮继续或“加载任务”按钮开始新任务。

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