系统泛化

Systematic Generalization是指模型在面对未见过的组合输入时，能够利用已学习的知识进行有效推理和预测的能力。其目标是提高模型的泛化性能，使其在新情境下仍能保持较高的准确性和鲁棒性。在人工智能领域，特别是在自然语言处理和机器学习中，Systematic Generalization具有重要的应用价值，能够增强模型对复杂任务的适应性和可靠性。