量子位● 精選10/1 16:06AI 評分66
何愷明團隊提出 NAT-ARC，純視覺方案解 ARC 達 70.2%
何愷明團隊提出 NAT-ARC，用 ImageNet 上 MAE 預訓練的 encoder 做純視覺 ARC 解法，不依賴 LLM。單模型 0.6B 引數在 ARC-1 拿到 63.4% pass@2，整合約 2B 引數達 70.2%。論文稱預訓練打通了視覺路線的 scaling 瓶頸。
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何愷明團隊提出 NAT-ARC，用 ImageNet 上 MAE 預訓練的 encoder 做純視覺 ARC 解法，不依賴 LLM。單模型 0.6B 引數在 ARC-1 拿到 63.4% pass@2，整合約 2B 引數達 70.2%。論文稱預訓練打通了視覺路線的 scaling 瓶頸。