深度分析 Meta‑Learning 在組合推理中的系統性限制與實驗觀察 近期大型語言模型的突破引發認知科學討論,研究者提出以Meta‑Learning for Compositionality訓練的Transformer能解決Fodor與Pylyshyn的系統性問題。然而實驗顯示模型在稍微偏離訓練分布或同類句型上仍頻繁出錯,證實系統性挑戰尚未被克服。