文章预览
Neural networks for abstraction and reasoning:Towards broad generalization in machines 用于抽象和推理的神经网络:机器的广义泛化 https://arxiv.org/pdf/2402.03507 https://github.com/mxbi/dreamcoder-arc 未上传 相关两个早期代码: https://github.com/ellisk42/ec https://github.com/neurosymbolicgroup/neurosymbolic-modules 背 景: 千万级别的kaggle比赛,刚启动 定义智能,测量智能 相关: AGI之 概率溯因推理超越人类水平 含代码 学习抽象规则进行视觉推理v2 含代码 摘要。 半个世纪以来,人工智能研究一直试图复制人类的抽象和推理能力——创建计算机系统,使其能够从最少的示例中学习新概念,在人类觉得容易的环境中。虽然特定的神经网络能够解决一系列令人印象深刻的问题,但在训练数据之外的情境中进行广泛的泛化已被证明是难以捉摸的。在这项工作中,我们研究了多种新颖的方法来解决抽象
………………………………