本文研究了潜在表示中等变模型对归纳偏好的影响，并通过两个例子展示了这些原则的作用。作者还证明了等变神经网络中记录的现象在标准神经网络中也存在。

本文讨论了元学习和超越经典学习范式的方法，强调了归纳偏好和参数化的重要性，讨论了学习过程中的偏见，并通过结构化待学习概念组织学习过程。展望了未来的发展。