NeSyCoCo: 一种用于组合泛化的神经符号概念合成器

本研究针对人工智能在复杂视觉-语言推理任务中的组合泛化问题，提出了NeSyCoCo框架，该框架通过利用大型语言模型生成符号表示并将其映射到可微分的神经计算，解决了现有神经符号方法的关键挑战。研究表明，NeSyCoCo在ReaSCAN和CLEVR-CoGenT组合泛化基准测试中取得了先进的结果，并在CLEVR-SYN基准中对新概念表现出强大的适应能力。