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KANDY 基准：使用 Kandinsky 模式的增量式神经符号学习和推理
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种通过KANDY基准框架生成多种学习和推理任务的方法，特别关注符号组合性。实验评估发现，神经模型和纯符号方法在解决任务时存在困难，需要应用先进的神经符号方法。
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关键要点
- 本文介绍了一种通过KANDY基准框架生成多种学习和推理任务的方法。
- KANDY框架通过逐渐增加复杂性和稀疏监督的二分类任务课程，支持连续和半监督学习的基准测试。
- 特别关注符号组合性，并提供基础真理分类规则以分析可解释的解决方案。
- 发布了两个课程，一个较简单的和一个更难的，作为研究社区的新挑战。
- 实验评估显示，最先进的神经模型和纯符号方法在解决任务时存在困难，强调了需要应用先进的神经符号方法。
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