卡内基梅隆大学研究人员Isaac Liao与Albert Gu发现，无损信息压缩可解决抽象推理任务，挑战AI需大量预训练数据的观点。研究聚焦ARC-AGI基准测试，测试系统通过网格图像谜题推断规则，CompressARC系统不依赖预训练或外部数据...

卡内基梅隆大学(CMU)的一项新研究挑战了AI需要大量数据集才能解决问题的普遍观点。研究人员发现，仅通过压缩信息的过程，AI系统就能解决复杂的推理任务，而无需依赖大量示例的预训练。这一发现为AI智能的来源提供了新的视...