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Grâce à NAT-ARC, l'équipe de He Kaiming a démontré qu'en contournant l'approche textuelle des LLM, les modèles purement visuels peuvent également surmonter les difficultés de raisonnement abstrait grâce au pré-entraînement auto-supervisé sur des images naturelles. Cela indique que le support de l'intelligence générale ne se limite pas au langage, et que la capacité de transfert des représentations visuelles devient une autre voie clé pour briser les goulots d'étranglement du raisonnement en IA.