arXiv · cs.AI· Silvère Gangloff·· 17 天前AI 评分43
简单离散世界间的知识迁移：深度循环模型的规则泛化研究
Knowledge transfer between simple discrete worlds
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Silvère Gangloff
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.15081v1
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AI 导读
该 arXiv 论文在基于共同底座与附加规则的类数独小离散世界中，训练单个深度循环模型研究规则泛化能力，按四种新颖度测试：新谜题、已知规则新组合、从未共现的规则配对、训练中未见的规则实例。规则以符号描述或两个已解示例提供。新组合上描述方式达 99%、示例 95%；对从未共现的规则实例，描述方式低于无信息基线，示例仍高于基线。该框架为评测深度循环推理模型提供了比 ARC-AGI 更系统的替代方案。
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