本文介绍了一种组合问题图的形式主义，旨在解决机器学习中的推广问题。提出了组合泛化问题和组合递归学习器，强调在多模式环境中利用句法结构的注意力技术提升组合概括的重要性。研究表明，Transformer语言模型在学习离散算法方面的能力有限，且在样本规模上表现不佳。此外，探讨了基于模块化架构的深度神经网络在零样本情况下的组合推理能力，以及生物神经网络对灵活认知的贡献。