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何恺明团队提出纯视觉 ARC 方案 NAT-ARC
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AI 综述
2026年10月1日，BestBlogs.dev 报道，何恺明团队提出纯视觉 ARC 解题方案 NAT-ARC，不依赖 LLM，用 ImageNet 上的 MAE 预训练初始化视觉编码器。表现最好的 0.6B 单模型在 ARC-1 上取得 63.4% pass@2，集成三种预训练策略后达 70.2%，总参数量约 2B。报道同时提及，专门微调的 8B LLM 方案 The ARChitects 为 71.6%。
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最新进展10月1日 23:06
何恺明团队发布纯视觉 ARC 方案 NAT-ARC，单模型 63.4% pass@2。报道时间线
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10月1日
- BestBlogs.dev何恺明团队提出纯视觉 ARC 方案 NAT-ARC，单模型 63.4% pass@2
何恺明团队提出纯视觉 ARC 解题方案 NAT-ARC，不依赖 LLM，用 ImageNet 上的 MAE 预训练初始化视觉编码器，表现最好的 0.6B 单模型在 ARC-1 上取得 63.4% pass@2，集成三种预训练策略后达 70.2%，总参数量约 2B，专门微调的 8B LLM 方案 The ARChitects 为 71.6%。
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