何恺明团队新作 NAT-ARC：纯视觉预训练逼近 ARC 抽象几何推理高分

何恺明团队新作：看猫片就能学会ARC挑战 何恺明团队在最新论文中提出纯视觉 ARC 解题方案 NAT-ARC，打破了以往依赖 LLM 文本符号转译的主流路线。该方法仅使用 ImageNet 图像进行视觉预训练，随后迁移至抽象格子变换任务，其最佳单模型与集成方案在 ARC-1 上分别取得 63.4% 与 70.2% 的 pass@2 表现。该成果首次证明纯视觉模型无需文本大模型先验即可逼近专用推理系统的性能。