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何恺明团队提出纯视觉ARC方案NAT-ARC
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AI 综述
2026年10月1日，量子位报道何恺明团队提出NAT-ARC，一套不依赖LLM的纯视觉ARC解题方案，思路是用ImageNet上的MAE预训练encoder，再迁移到抽象格子推理任务。报道称，表现最好的单模型参数量为0.6B，在ARC-1上取得63.4%的pass@2分数，集成后达到70.2%，总参数量约2B。论文还发现预训练打通了视觉路线的scaling瓶颈，此前无预训练时模型从large到huge反而掉点。目前该方案的具体细节与后续验证尚未见更多报道。
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最新进展10月1日 23:06
何恺明团队提出纯视觉ARC方案NAT-ARC，单模型ARC-1 pass@2达63.4%。报道时间线
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10月1日
- 量子位何恺明团队提出NAT-ARC：用ImageNet预训练让纯视觉模型解ARC
何恺明团队提出NAT-ARC，一套不依赖LLM的纯视觉ARC解题方案，用ImageNet上的MAE预训练encoder后迁移到抽象格子推理。表现最好的单模型参数量0.6B，在ARC-1上取得63.4%的pass@2分数，集成后达到70.2%，总参数量约2B。论文发现预训练打通了视觉路线的scaling瓶颈，此前无预训练时模型从large到huge反而掉点。
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