本文提出了一种基于逻辑的学习方法，通过利用给定的背景知识从正负样例中生成基于假设的辩证框架，并将这些框架映射到可能是非分层的失败否定的逻辑程序。该方法通过采用转换规则来处理常规规则的例外，其中包括一些从逻辑程序转换规则改编的规则，例如折叠，以及类似于背诵学习和假设引入的其他规则。我们提出了一个应用这些转换规则学习分层框架的通用策略，并还提出了一种处理非分层情况的变体。通过多个示例，我们展示了此方法的优点。

通过研究自回归Transformer模型，揭示了逐步推理的机制和几个现象：推理间隔、多样性与准确性的权衡、简洁偏见和组合概括和原位偏见。这项工作提供了对逐步推理现象的机制性假设。

本文提出了一种基于逻辑的学习方法，通过利用给定的背景知识从正负样例中生成基于假设的辩证框架，并将这些框架映射到可能是非分层的失败否定的逻辑程序。该方法通过采用转换规则来处理常规规则的例外，其中包括一些从逻辑程序转换规则改编的规则，例如折叠，以及类似于背诵学习和假设引入的其他规则。我们提出了一个应用这些转换规则学习分层框架的通用策略，并还提出了一种处理非分层情况的变体。通过多个示例，我们展示了此方法的优点。

以下讨论的东西都是在VS2005下跑出来的，如果想知道别的编译器规则，请照跑一遍。以下是类定义，函数内容为打印出当前函数名称，所以就不再贴了。 class Base { public: Base(); Base(const Base & o); virtual ~Base(); virtual Base & operator = (const Base &...