Introduction적은 예시로부터 강력한 일반화를 적용하는 것은 AI가 사람같은 지능을 가지기 위해서 가장 중요한 길이다. 많은 최근 연구들이 이러한 일반화를 추상적 추론의 형태로 보고 있으며, 입력-출력과 테스트 입력을 받았을 때 올바른 테스트 출력을 예측하는 전략을 사용하고 있다. analogical reasoning이나 chain-of-thought, inductive program synthesis, transductivve prediction과 같은 방식들이다. Abstraction and Reasoning Corpus, 줄여서 ARC는 적은 예시만으로 새로운 능력을 획득할 수 있는 능력을 평가하는 지표이다. 각 ARC 문제는 색깔의 그리드가 있는 입력-출력 쌍이 주어지고 길찾기, 충돌, 대..
