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

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Learning Logic Programs by Discovering Higher-Order Abstractions 通过发现高阶抽象学习逻辑程序 基础： 解决终身学习迁移学习：30年ILP介绍，四万字 ILP Code：从 假设、验证、失败 中学习 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 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 STEVIE可以发现许多抽象，如map、count、iterate、until、member和all 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。 摘要 我们引入了高阶重构问题，目标是通过发现高阶抽象，如map、filter和fold，来压缩逻辑程序。我们在STEVIE中实现了我们的方法，它将 重构问题表述为约束优化问 题。我们在多个领域（包括程序合成和 视觉推理 ）上的实验表明，重构可以提高归纳逻辑编程系统的学习性能，具体来说， ………………………………