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该立场论文通过提高培训数据超出培训数据的能力来探讨人工智能的进步，这是对抽象和推理语料库（ARC）任务的关键要求。受到历史算法挑战（例如邦加德问题）的启发，ARC任务需要模式进行综合和逻辑推理，从而将AI推向了更具灵活性，类似人类的智能。我们调查了Dreamcoder，一种神经符号系统，以及大型语言模式在ARC中的作用。我们强调了对人类试验和合成数据增强的启发的需求，并提出了使用数学启发的神经体系结构进行逻辑推理的管道。这项工作强调了ARC如何指导AI研究，弥合了机器学习与数学发现之间的差距。
智力中广泛概括的途径
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