ARC-AGI-1上的小型递归模型：归纳偏置、身份条件和测试时计算

本文可能探讨了小型递归模型在ARC-AGI-1基准测试中的应用。它侧重于归纳偏置、身份条件和测试时计算，这表明对人工智能高效且有效的模型设计的调查。使用“小型”模型意味着关注资源效率，而提到的技术表明关注提高性能和泛化能力。

• •关注用于AGI的资源高效模型。
• •探索归纳偏置、身份条件和测试时计算。
• •可能调查性能和泛化改进。