Compositional Representation（组合式表示）

Compositional Representation源于认知科学，强调用有限组件组合出无限表达。在AI中，它要求模型理解元素及其组合规则，如“红色立方体”由“红色”和“立方体”组合。这有助于系统泛化到未见过的组合。技术实现包括神经模块网络、组合性注意力等。代表工作有NMN、Compositional Generalization基准，它们测试模型对新颖组合的泛化能力，推动更鲁棒的表示学习。