任意任务推理基础模型理论框架提出

Matthew McDermott 等研究人员提出任意任务推理（ATI）基础模型的形式化定义与理论框架，明确这类模型旨在支持无需针对具体任务重新训练的推理能力，并给出通用任务归约方法和模型误差分解方案。 该框架将 ATI 模型拆分为编码器、模型和解码器三个部分，并把模型误差分为设计误差与模型实现超额误差。研究还提出生成式和判别式两种模型构建方案，通过五个真实场景案例展示框架的适用性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。