Code：从 提出假设、验证假设、假设失败 中学习最优方案

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Learning programs by learning from failures https://github.com/logic-and-learning-lab/Popper Popper保证学习到一个最优（最小）解决方案（定理1） 作者及相关后续论文： Code：最有前途的ARC-AGI比赛方法：关系分解，关系型表示胜过函数型表示 解决终身学习迁移学习：30年ILP介绍，四万字 通过连接小规则来学习大逻辑规则AI程序 AGI雏形,系统1+系统2，Scallop2：神经符号编程语言: 符号、概率、可解释等强化学习等 重磅！感觉的含义：形式化了'“理解”感觉数据流的含义'(意识) 第一个自动发现跨领域泛化的高阶抽象,在程序合成领域发现抽象map、filter和fold，并在国际象棋领域使用它们 从失败中学习高阶逻辑程序 ILP Code：指数级降低搜索空间：通过组合程序来学习逻辑程序 摘要 （GPT翻译，请参考原文） 我们描述了一种名为从失败中学习的归纳逻辑编程（ILP）方法。 在这种 ………………………………