何恺明团队提出NAT-ARC：用ImageNet预训练让纯视觉方案解ARC

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后迁移到抽象格子推理。表现最好的单模型为0.6B的huge尺度，在ARC-1上取得63.4%的pass@2分数，集成后达到70.2%，逼近使用8B语言模型的专用系统The ARChitects的71.6%。