本文综述深度学习在抽象视觉推理（以瑞文渐进矩阵为主）的研究进展，涵盖深度神经模型、学习方法与基准集，评估性能并展望趋势。内容包括SRAN、RAISE生成解法、代数推理框架（I-RAVEN准确率93.2%）、神经符号概率演绎、潜变量规则抽象及变压器架构，并探讨偏差与泛化问题。

本文综述深度学习在抽象视觉推理中的应用，聚焦瑞文渐进矩阵（RPM）任务，涵盖分层规则感知网络解决互补偏差、代数机器推理框架在I-RAVEN上达93.2%准确率、变压器架构与双重对比网络等方法，分析各基准集性能，指出多视角学习与归纳偏差的重要性，为未来研究提供方向。