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何恺明团队提出NAT-ARC纯视觉ARC解题方案
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AI 综述
2026年10月1日报道，何恺明团队发布了NAT-ARC论文，提出一种纯视觉的ARC（抽象与推理语料库）解题方案。该方法先在ImageNet上进行MAE（掩码自编码器）预训练以初始化视觉编码器，随后在ARC训练集上进行微调。实验结果显示，在ARC-1任务上，该方案单模型pass@2达到63.4%，经三策略集成后进一步提升至70.2%。值得关注的是，NAT-ARC仅以0.6B参数即接近专用LLM方案在8B参数下取得的71.6%的成绩，展现了纯视觉路线在ARC任务上以更少参数逼近专用大模型水平的潜力。
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最新进展10月1日 23:06
何恺明团队NAT-ARC以0.6B纯视觉参数，集成后达70.2%，逼近8B专用LLM的71.6%。报道时间线
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10月1日
- 量子位何恺明团队 NAT-ARC 论文：纯视觉方案借 ImageNet MAE 预训练逼近 ARC 专用 LLM 水平
NAT-ARC是何恺明团队提出的纯视觉ARC解题方案，先在ImageNet上做MAE预训练初始化视觉编码器，再在ARC训练集上微调，ARC-1单模型pass@2达63.4%、三策略集成后达70.2%，以0.6B参数接近专用LLM方案8B参数下71.6%的成绩。
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