何恺明团队发布NAT-ARC：用ImageNet预训练视觉模型攻克ARC抽象推理

何恺明团队最新论文提出NAT-ARC，一种不依赖LLM的纯视觉ARC解题方案。该方法通过在ImageNet上进行MAE预训练来初始化视觉编码器，使模型将自然图像中学到的视觉能力迁移至抽象格子推理任务。NAT-ARC在ARC-1基准上单模型pass@2得分63.4%，集成后达70.2%，以约四分之一的参数量逼近专用LLM系统性能，并验证了预训练对视觉路线scaling瓶颈的突破作用。