FACT

整数序列对于允许完整的最终描述的概念建模至关重要。我们介绍了有关此类概念学习的新颖观点，并制定了一系列基准测试任务，旨在通过机器学习模型进行概念理解。这些任务间接评估模型的抽象能力，并挑战它们从观察代表性示例获得的知识中进行内插和外推推理。为了进一步帮助知识表示和推理方面的研究，我们介绍了事实，即最终抽象理解工具包。该工具包围绕着包括有机和合成条目的整数序列的大型数据集，用于数据预处理和生成的库，一组模型性能评估工具以及基线模型实现的集合，从而能够轻松地进行未来的进步。