本文介绍了一个新的基准测试 gSCAN，用于评估位于语言理解中的组成泛化，在语言描述中使用诸如 “在摩天轮旁边向粉色布朗托蜥蜴问候” 等常见词汇，并将其用于语言理解任务。测试发现，在需要系统的组成规则的情况下，强大的多模态基线模型和最先进的组成方法在大多数情况下都会明显地失败。

Mar, 2020

使用谷歌的翻译翻译：“该论文介绍了基于变压器的模型如何理解世界，并将语言表达与现实世界联系起来，这对研究者在这一领域的工作非常有帮助。通过在基于网格的导航任务上进行的基准测试，我们发现识别网格世界中的目标位置是模型面临的主要挑战，变压器可以泛化到更深的输入结构，并提供了一种更简单的基于调节的组合任务，以调查变压器的计算行为。

Oct, 2022

提出通过遵循组成性原则来训练神经网络解决语言理解的挑战，并通用地应用于多种领域，进而提高机器人的安全性和公平性，所提出的网络能够显着提高自然语言理解能力，且在实现先前工作所不能实现的泛化能力的同时还提供了可解释性的层面。

Aug, 2020

本文介绍了一个新的基准数据集 ReaSCAN，它比现有的语言指导场景 gSCAN 更具挑战性，可以用于评估模型的复合泛化和推理能力。

Sep, 2021

本文针对基础的 seq-to-seq 模型缺乏组合概括能力的问题，重点讨论了使用一次性原语概括来增强这种能力的方法，发现通过修改训练数据的方式，能够使标准的 seq-to-seq 模型实现接近完美的概括能力表现，并且对该现象进行了详细的实证分析，指出了模型的概括性能对于训练数据的特征非常敏感，因而应该在设计这样的基准测试时仔细考虑训练数据的选择。

Mar, 2022

该论文介绍了 SCAN 领域，并使用序列到序列的方法对各种复发神经网络进行零样本泛化能力的测试。研究发现，当训练和测试指令之间的差异很小时，RNN 可以成功进行零样本泛化，但是当泛化需要系统的组合能力时，RNN 则失败了。研究结论显示，缺乏系统性可能部分原因导致神经网络需要大量的训练数据。

Oct, 2017

本研究探索使用双重表示来编码组合性，一种生成注意力图，另一种将输入转化为数字的映射。我们改进了每种表示中的熵来提高泛化能力。在五项自然语言处理任务中，实验结果显示本方法对于传统方法有显著的改进，协助实现人类级别的组合语言学习。

Oct, 2019

本篇论文通过研究 gSCAN 基准测试来探讨通用 Transformer 模型和跨模式关注方法在多模态研究中的应用，以此揭示语言构造系统化泛化方面的挑战。同时，作者提出了一些新的任务来挑战现有模型，并发现当前模型在指令狭窄范围内数据利用效率较低。

Sep, 2021

通过基于神经网络和具有符号功能的可变插槽进行变通泛化的记忆增强神经模型，该模型由两个协同神经模块组成，一个是 Composer，另一个是 Solver，通过分层强化学习算法进行端到端训练，实现变通组合能力，其在 well-known benchmark SCAN 上的实验表明，我们的模型具有极强的组合泛化能力，以 100％精度解决了之前工作中面临的所有挑战。

Jun, 2020

该研究介绍了一个名为 ConceptWorld 的环境，用于生成通过逻辑领域特定语言定义的构成和关系概念的图像。研究测试了标准神经网络和关系网络的泛化能力，并提出了一个潜在的基准模型，以鼓励在构成和关系领域有效泛化的模型的发展。

Jun, 2020