KaggleのARC AGI-3に同僚と挑戦してます。ARC AGI-3はとても難しいベンチマークで、AIはゴールやルールがわからないゲームを、探索を効率よく行いながら、できるだけ短い手数で解かなければなりません。短い手数でないとあまりいいスコアが出ないような評価指標が設定されています。今日は”世界モデル”を採用したこちらの有力なアプローチを勉強しました。ARC AGI-3 を高精度に解けるハーネス、「schema」です。このアプローチで特に面白いと思ったのは、「世界モデル」を構築することです。過去の経験から状態遷移を理解し、そこから状態遷移を行うことができる世界モデルをコードで生成します。コードで表現していることが重要です。これを行うことにより、実際のゲームを行わなくても、ゲームをシミュレーションできる環境を作ることができます。この中でBFS(幅優先探索)などを行うことで、探索を効率よく行うことが可能になるというものです。さらに面白いのは、State grounding（状態のグラウンディング / 意味づけ）です。AIは最初、画面上の色や形の羅列（64x64のグリッドなど）を見ている

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5年沒上 Kaggle 打 AI 演算法比賽，久違的回到銀牌 ZONE。現在打比賽比以前友善許多，只需要把想法跟 Agentic AI 討論，就可以直接做出實驗。以前做 EDA、驗證策略、改模型或調參，常常要花不少時間改 code，現在很多時候只要一句 prompt，然後就可以去做自己的事情，晚點回來看結果跟報告。分享一下我的 agent 目前打得最漂亮的一場 PTCG 比賽。同樣是 Lucario 牌組，中盤一隻 Mega Lucario 剩 10 HP，還是成功撐住節奏、反殺對面，接著接上第二隻 Mega Lucario，把 prize race 收掉。感覺最有趣的不是單純比「牌組強」，而是 agent 在交換、備用 attacker、Boss timing 這些細節上真的有做出一些像人在打牌的判斷，後期就是真的在比Agent出牌的Policy了。