Equipe de Kaiming He resolve 70% do ARC-1 só com visão, sem modelo de linguagem

A equipe do pesquisador Kaiming He apresentou o NAT-ARC, um método que resolve problemas do ARC, teste de raciocínio abstrato criado por François Chollet, usando só visão computacional, segundo o QbitAI. O modelo é pré-treinado com a técnica MAE em imagens naturais do ImageNet, como fotos de animais e plantas, sem ver nenhum problema do ARC nessa fase.

O melhor modelo isolado chegou a 63,4% no ARC-1 (pass@2), e a combinação de modelos, a 70,2%, segundo o artigo. Abordagens anteriores só com visão, como o VARC, chegavam a cerca de 54%, enquanto as melhores soluções do ARC usam modelos de linguagem. O artigo ainda não passou por revisão de pares, pelo que consta na fonte.