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何恺明团队提出NAT-ARC纯视觉ARC解题方案
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AI 综述
2026年10月，何恺明团队提出NAT-ARC，一套不依赖LLM的纯视觉ARC解题方案：用ImageNet上的MAE预训练encoder，再迁移到抽象格子推理任务。表现最好的单模型为0.6B参数，在ARC-1上取得63.4% pass@2，集成后达70.2%，总参数量约2B。论文称，预训练打通了视觉路线的scaling瓶颈——此前无预训练时，模型从large到huge反而掉点。
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最新进展10月1日 23:06
何恺明团队提出NAT-ARC纯视觉方案，ARC-1集成后达70.2% pass@2。报道时间线
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10月1日
- 量子位何恺明团队提出NAT-ARC：用ImageNet预训练做纯视觉ARC推理
何恺明团队提出NAT-ARC，一套不依赖LLM的纯视觉ARC解题方案，用ImageNet上的MAE预训练encoder，再迁移到抽象格子推理。表现最好的单模型为0.6B参数，在ARC-1上取得63.4% pass@2，集成后达70.2%，总参数量约2B。论文发现预训练打通了视觉路线的scaling瓶颈，此前无预训练时模型从large到huge反而掉点。
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