BDH-CQ把上下文学习写入递归记忆，并在潜空间迭代求解ARC类任务。
推荐理由：关键点是把示例驱动的上下文学习与不可见中间步骤的潜空间迭代结合，面向ARC-AGI测试泛化；若结果扎实，说明推理可从显式链式文本转向内部状态计算。
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