Universal Reasoning Model (53.8% pass 1 ARC1 and 16.0% ARC 2)
5 months ago
- #Universal Transformers
- #Reasoning Models
- #Artificial Intelligence
- 通用变换器(UT)被广泛用于ARC-AGI和数独等复杂推理任务
- UT的性能提升来自循环归纳偏置和强大非线性组件，而非复杂的架构设计
- 通用推理模型(URM)通过短卷积和截断反向传播增强了UT
- URM取得突破性成果：在ARC-AGI 1上达到53.8% pass@1，在ARC-AGI 2上达到16.0% pass@1
- 研究代码已开源发布