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Mediante NAT-ARC, el equipo de He Kaiming ha demostrado que, al sortear la esquematización basada en texto de los modelos de lenguaje de gran tamaño, los modelos puramente visuales también pueden superar problemas de razonamiento abstracto utilizando el entrenamiento previo autodirigido en imágenes naturales. Esto indica que el vehículo de la inteligencia general no se limita al lenguaje, y que la capacidad de transferencia de las representaciones visuales se está convirtiendo en otra vía clave para superar los cuellos de botella en el razonamiento de la IA.