Truth-Table Generalization（真值表泛化）

真值表泛化测试模型对逻辑运算符（如AND、OR、XOR）的泛化能力。在训练中，模型可能只见到部分输入输出对，测试时需预测所有组合。研究表明，标准神经网络在XOR等非线性问题上泛化困难，而神经符号模型或具有归纳偏置的架构表现更好。该任务用于诊断模型是否依赖表面统计而非逻辑结构。