何恺明团队提出NAT-ARC：用ImageNet预训练让视觉模型解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，再迁移到抽象格子推理。表现最好的单模型为0.6B参数，在ARC-1上取得63.4% pass@2，集成后达70.2%，约为专用LLM方案The ARChitects（8B参数、71.6%）四分之一的参数量。