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何恺明团队NAT-ARC：纯视觉方案逼近ARC专用LLM
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AI 综述
2026-10-01，何恺明团队提出NAT-ARC，在VARC视觉流程前插入ImageNet MAE预训练，让模型从真实图像迁移到抽象格子推理。最佳单模型0.6B在ARC-1上pass@2达63.4%，集成后70.2%，接近8B专用LLM方案的71.6%。预训练打通了视觉路线的scaling瓶颈，模型越大效果越好。
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最新进展10月1日 23:06
NAT-ARC纯视觉方案在ARC-1上集成达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：纯视觉方案逼近ARC专用LLM水平
何恺明团队提出NAT-ARC，在VARC视觉流程前插入ImageNet MAE预训练，让模型从真实世界图像迁移到抽象格子推理。最佳单模型0.6B在ARC-1上pass@2达63.4%，集成后70.2%，接近8B专用LLM方案的71.6%。预训练打通了视觉路线的scaling瓶颈，模型越大效果越好。
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