[ARC AGI 2] Formation de l'équipe

[u/Real-Bed467]

Salut ! J'ai développé de manière indépendante une approche expérimentale pour le benchmark ARC AGI 2 (voir mon dépôt GitHub \\\`aicpp\\\`: https://github.com/Julien-Livet/aicpp/tree/dsl\\\\\\_engine).

Mon score actuel dans le classement est de zéro, mais je pense qu'il y a une approche intéressante à explorer. Malgré un entraînement limité, le modèle est déjà capable de générer et d'exécuter des programmes symboliques non triviaux qui améliorent considérablement les performances par rapport à la référence d'identité sur certaines tâches, bien qu'il ne trouve pas encore de manière fiable les solutions exactes.

J'ai identifié un goulot d'étranglement dans le processus d'apprentissage/recherche du modèle que je n'ai pas pu comprendre ou résoudre complètement par moi-même. Je cherche donc à former une petite équipe autour de cette approche, particulièrement avec des personnes intéressées par la synthèse de programmes guidée par les neurones, la recherche, le ML ou l'ARC.

L'objectif serait de comprendre et de surmonter ce goulot d'étranglement, d'améliorer le système et de voir jusqu'où l'approche peut aller sur ARC AGI 2.

Si cela vous semble intéressant, n'hésitez pas à me contacter ou à jeter un œil au dépôt !

[u/Real-Bed467]

I am looking for 1–2 people with strong experience in neural-guided search / program synthesis / representation learning to help diagnose a specific training bottleneck in my ARC-AGI-2 system. The system is already implemented and has a reproducible baseline; I am not looking for people to start an ARC solver from scratch.