何恺明团队提出NAT-ARC：用ImageNet预训练实现纯视觉ARC推理

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 MAE预训练encoder再迁移到抽象格子推理。最佳单模型参数量0.6B，在ARC-1上pass@2达63.4%，集成后达70.2%；作为参照，专用LLM系统The ARChitects用8B模型拿到71.6%。