本研究探讨了超出分布（OOD）泛化的挑战，强调仅通过OOD设置测试算法是不够的，还需验证特征的组合性。分析了三种神经网络在特定OOD任务中的表现，并提出了两种新架构，指出成功偏见可能导致未能学习正确特征。

Challenges of Out-of-Distribution Generalization: Evidence from ARC-like Tasks
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