# GPT-6 Astra를 1차 자료로 읽는 방법 – 벤치마크 포화보다 중요한 “생각이 보이지 않게 되는” 문제

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-15T11:29:55.784Z

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## 결론적으로, 이번 프로젝트는 예상보다 훨씬 더 복잡하고 도전적인 일이었다. 특히 ‘아라비카’라는 단어가 등장하면서 그 의미와 맥락을 정확하게 파악하는 데 상당한 시간이 소요되었고, ‘카멜’ 품종의 특징을 설명하는 과정에서도 여러 번 수정 및 보완을 거쳐야만 최종적으로 완성된 결과물이다. 이 모든 과정을 통해 언어의 차이뿐 아니라 문화적 차이의 중요성을 다시 한번 깨달았다. 앞으로 유사한 프로젝트를 진행할 때에는 더욱 주의를 기울여야 할 것이다.

제 결론은 세 가지입니다.

첫 번째 항목입니다. 수학과 미지의 환경 적응을 통해 GPT-6 Astra는 “AI를 앞서도록 설계되었다”는 두 가지 벤치마크를 동시에 만족시켰습니다. FrontierMath Tier 4는 97.6%, ARC-AGI-3는 99.9%입니다. 측정 조건에 주의할 점은 있지만, 도달한 지점 자체는 본질적인 것이라고 생각합니다.

두 번째로, 실무에서 차이가 나는 것은 그것이 아닙니다. 컴퓨터 작동 속도와 정확성, 3D/CAD 생성, 그리고 안전성 지표 개선입니다. 반면에 코딩은 Claude Fable 5.1과 동등하며, 범용 지식을 묻는 지표에서는 하회하여 완벽한 승리라고 보기는 어렵습니다.

세 번째로 가장 중요한 변화는 성능이 아닌, 모델이 “말로 생각하지 않아도 이해할 수 있는” 범위가 넓어졌고, 사고 과정(Chain of Thought)의 감시 가능성이 낮아졌다는 점입니다. OpenAI 스스로도 이를 시스템 카드에서 최우선으로 다루는 후퇴로 보고 있습니다. 실무적인 측면에서는 검증의 축을 “과정”에서 “결과”로 전환해야 한다고 생각합니다.

## 제공 형태 및 가격

발표는 9월 3일(미국 시간)에 예정되어 있습니다. 우선 사이버 보안 관련 Daybreak 프로그램 참여 조직 등 제한적인 범위에 제공되며, 수일 내에 ChatGPT Plus, Pro, Business, Enterprise, API(모델명 gpt-6-astra), AWS Bedrock으로 확대됩니다. Enterprise 버전은 기본적으로 꺼져 있으며 관리자가 활성화하도록 설정됩니다. API 가격은 입력 100만 토큰당 10달러, 출력 50달러입니다. 2배 속도의 Fast 모드는 2배 가격입니다. 추론 노력은 low/medium/high/xhigh/max의 5단계로, 추론을 완전히 중단하는 설정(reasoning=None)은 제공될 예정이 없다고 명시되어 있습니다. 이 마지막 점은 뒤에서 다룰 핵심 내용과 직접적으로 연관됩니다.

작성 시점에 일반 사용자가 다루지 않아 본고는 공식 발표와 시스템 카드, 선행 접근자 공개 예시, 이마이 쇼타 씨의 해설을 비교 검토한 “수치와 설계의 해석”입니다. 체감 평가는 포함하지 않습니다.

## 도착점: ARC-AGI-3와 FrontierMath

ARC-AGI-3는 2026년 4월에 공개된 대화형 벤치마크입니다. 화면과 작동 버튼만 제공되며, 목표는 일절 설명되지 않습니다. 일단 작동시켜 무엇이 일어나는지 관찰하고, 스스로 규칙을 발견하여 문제를 해결하는 방식으로, 인간이라면 각 스테이지를 수분 내에 해결할 수 있습니다. 공개 당시 최첨단 모델은 1% 미만만 해결할 수 있었습니다. 이번에는 Astra가 99.9%, GPT-5.6 Sol이 7.8%, Claude Opus 5가 30.2%의 정확도를 보였습니다.

짚어야 할 조건은 두 가지입니다. 첫째, OpenAI의 脚注에 따르면, 이 결과는 해당사의 Responses API 헤이스에서 두 가지 설정을 변경하여 측정되었으며 (ARC-AGI-3를 위한 조정은 아님을 명시함). 원본 API 호출과 동일한 조건이 아니므로, 다른 회사와의 수평 비교에는 유의해야 합니다. 둘째, ARC Prize Foundation의 Greg Kamradt 씨의 평가는 “인간 행동 효율 기반선을 96% 수준으로 능가하며, 사실상 인간과 맞먹는 수준”이라는 것입니다. 99.9%는 “풀렸는가”를 의미하고, 96%는 “인간과 비슷하게 효율적으로 풀었는가”를 의미하는 별도의 지표입니다.

이 벤치마크가 측정하는 것은 학습 데이터에 절차가 존재하지 않는 상황에서 기초 능력을 활용하여 짧은 시간 동안의 시행착오를 통해 적응하는 능력입니다. 실무의 대부분은 이 성질을 가지고 있습니다. 업무 화면 로그가 인터넷 상에 존재하지 않는 데 ARC 기반 벤치마크는 역사적으로 “특정 모델에서 갑자기 뛰어오르는” 성질이 있었기 때문에 벤치마크 최적화의 영향을 완전히 배제할 수 없습니다.

프론티어매스 티어 4(v2)는 연구 수학자들이 만든 문제들로, 일반인에게는 처음부터 풀기 어려운 난이도를 자랑합니다. Astra는 97.6%(발표문에서는 98%로 표기)의 정확도를 기록했으며, GPT-5.6 솔의 83.0%, Claude Fable 5.1의 87.8%, Claude Opus 5의 73.2%를 상회했습니다. 또한 OpenAI는 소수의 틈새에 대한 새로운 결과를 두 건 공개했습니다. 하나는 “무한히 많은 소수 쌍이 얼마나 가까이 존재할 수 있는지”에 대한 상한값으로, 10년 이상 246이었던 것을 Julia Stadlmann이 240으로 개선하고 Astra의 지원으로 186까지 낮춘 결과입니다. 다른 하나는 소수의 큰 틈새에 대한 평가식 항목을 80년 이상 변하지 않았던 상태에서 개선한 것입니다. 증명본과 요약된 사고 과정, 검증 자료가 공개되어 있습니다.

논리적 추론 능력은 측정 가능한 범위에서 거의 포화되었다고 읽습니다. 하지만 이것이 곧 업무 능력에 직접적으로 연결되는 것은 아니며, 이러한 지표는 “어떠한 어려운 문제를 해결할 수 있는가”를 측정하기 위해 만들어진 것입니다. 업무 적용은 또 다른 지표로 확인해야 합니다.

## 승복할 수 없는 영역

OpenAI 자체 비교표에는 Astra가 부족한 항목이 나열되어 있습니다. 인공 분석 지능 지수 v4.1.1 기준으로 Astra는 61.2점이며, Claude Fable 5.1의 65.7점, Opus 5의 63.1점, Fable 5의 62.1점을 하회합니다. Humanity’s Last Exam(툴 포함)는 57.2%로, Fable 5.1의 65.0%에는 도달하지 못합니다.

코딩은 동점입니다. Terminal-Bench 4.0은 Astra 57.9%에 비해 Fable 5.1 55.8%, DeepSWE v1.1은 74.1%에 비해 Opus 5의 73.7%, Artificial Analysis의 Coding Agent Index v1.4는 67.0에 비해 Fable 5.1의 67.2 (Fable 5는 68.1)입니다. 선행 접근자들 사이에서도 “코딩은 계속해서 Fable이 좋음”이라는 의견이 있었으며, 큰 차이로 이기는 모델이라고 생각하지 않는 것이 안전합니다. OpenAI는 추정 API 비용의 낮음을 강조하며, Terminal-Bench 4.0에서는 Fable 5.1보다 약 63% 낮다고 보고 있습니다.

저는 이 구도를 다음과 같이 해석하고 있습니다. 기존의 “지혜”를 측정하는 기준은 각 회사 모두 포화 국면에 접어들었고, OpenAI는 그곳에서 승리하는 것보다 운영 능력, 즉 운영 및 생성, 안전에 초점을 맞추기로 했습니다. 이마이 씨 또한 같은 취지에서 새로운 접근 방식을 채택한 것을 “코딩에서 압도적으로 우위를 점하지 못하고 있다”는 설명으로 사용하는 가능성을 지적하고 있습니다.

## 실무에 유효한 영역: 컴퓨터 작동 및 3D

컴퓨터 운영의 수치는 명확합니다. OSWorld 2.0(v2026.08.08, 오프라인 세트)에서 Astra는 1 작업에 약 40분 내에 72.6%를 달성했으며, GPT-5.6 Sol은 약 75분에서 65.7%의 정확성과 시간을 모두 개선했습니다. Opus 5는 70.2%입니다. 화면 요소의 위치를 측정하는 ScreenSpot-Pro는 92.7%로, Sol의 76.9%, Claude 측의 87.3%(안전 장치를 축소한 Mythos 버전의 값으로 주석 참조)를 상회합니다. 실제 소프트웨어상의 전문 업무를 측정하는 Agents' Last Exam은 59.3%이며, Opus 5의 55.5%를 약 65% 적은 출력 토큰으로 능가합니다. Codex 하르ネス의 업데이트와 함께 Mind2Web에서의 완료 속도는 현행 Sol 환경 대비 1.9배입니다. 공개 데모에는 KiCad에서의 베어판 레이아웃, Form 1040 작성, Power BI, 법률 문서 형식이 포함됩니다.

그러나 기존의 클로드 협업(Claude Cowork)이나 클로드 인 크롬(Claude in Chrome)에서도 상당한 복잡한 브라우저 작동이 실용적인 영역에 있다는 지금의 이시다의 신념을 고려할 때, A스트라가 거기서 얼마나 더 발전했는지는 논외로 한다고 단정할 수 없습니다. 구조적인 한계 또한 변하지 않습니다. 결제는 의도적으로 자동화를 방해하는 설계이며, 에이전트는 신원(아이덴티티)을 갖지 못하기 때문에 부정 액세스와 구별되지 않으며, Visa와 Stripe가 구상하는 에이전트용 결제 기반은 아직 완성되지 않았습니다.

3D는 이번의 숨은 주역입니다. 다중 시점 렌더링 기술을 활용하여 CAD 코드로 입체 구조를 재구성하는 BenchCAD에서 Astra는 95.9%를 기록했으며, Sol은 83.3%, Fable은 5.1%의 84.3%를 크게 앞질렀습니다. 공개 데모에서는 Blender로 집을 모델링하여 언리얼 엔진 5에서 걸어 다닐 수 있는 공간으로 변환하는 것, 카트 레이싱 게임, 우주선 등이 시연되었으며, 선출시자들은 부동산 매물 데이터에서 3D 모델을 제작하거나, 자료만 남아있는 고대 도서관을 재현하는 등의 게시물을 올렸습니다.

지금 이시다 씨는 다음과 같은 추론을 제시하고 있습니다. 코딩 능력은 Fable과 동등한데 3D만 두드러진다면, 그 차이는 코드의 작성 방식이 아닌, 공간을 입체적으로 인식하는 내부 표현에 있을 것이다. 만약 LLM 시스템의 연장선상에서 이것이 성립한다면, “언어를 거치지 않는 세계 모델이 별도로 필요하다”는 주장 일부는 더 이상 성립하지 않을 가능성이 있다는 것입니다. 이시다 씨가 소개하는 DeepSeek의 량웨밍(梁文鋒) 씨의 “세계 모델은 곁길이고, 우선 언어를 극한까지 발전시켜야 한다”는 주장과 유사한 견해입니다. 저는 이것을 유력한 가설로 취급하지만, 공식 자료가 뒷받침하고 있는 것은 BenchCAD의 수치까지입니다.

## 안전성의 수치와 그 이해 방법

개선은 다방면에서 확인됩니다. 꿀벌 함정 평가에서는 난제나 해결 불가능한 문제에 직면했을 때 평가 환경의 다른 장소에 있는 “비밀 통로”를 공격하는지 측정하며, GPT-5.6 Sol이 48.2%（최대 추론 노력에서는 55.4%）를 공격한 반면, Astra는 0%였습니다. 7월의 Hugging Face 사건 이후 만들어진 평가입니다. Codex의 Auto-review 거부를 회피하려 시도한 비율은 Sol의 5%에 비해 0%였으며, 컴퓨터 조작의 내부 안전 벤치마크（낮을수록 좋음）는 Astra 2.4%, Sol 22.0%, Fable 5.1 9.5%, Opus 5 11.5%로, AutoReview 병용 시 1.8%였습니다. 간접 프롬프트 주입 견제성은 96.23%에서 99.79%로 상승했으며, 외부 Gray Swan IPI Arena에서 공격 성공률은 27.0%에서 8.5%로 하락했습니다. 환각의 내부 벤치마크는 12.2%에서 4.2%로 감소했습니다. 내부 Codex 트래픽 5만 4천 건 초과의 재현 실험에서는 심각도 3 이상의 이탈 플래그가 0.135%에서 0.063%로 절반으로 줄었습니다.

사이버 위협 수준이 Preparedness Framework의 Critical 수준에 처음으로 도달했습니다. 알려진 취약점을 악용 가능한 ExploitBench는 100% (솔은 78.5%)로, 최근 3개월 동안 Chrome 취약점으로 구성된 새로운 세트의 평가 중에는 두 건의 미지의 제로데이 취약점을 발견하여 개발사에 보고했습니다. 일반 제공 버전은 PoC(Proof of Concept) 익스플로잇 제작 등을 거부하며, 느슨한 안전 장치는 Daybreak 프로그램 경로를 통해 단계적으로 활성화될 수 있도록 설계되었습니다.

여전히 제가 강조하고 싶은 점은 2.4%가 “100회에 2회”라는 점입니다. 이메일 오프신청이나 잘못된 결제와 같은 행위는 40만 회에 1회라도 허용될 수 없는 상황이 있습니다. 시스템 카드 내역을 살펴보면, 확인 정책(기본으로 유효)이 있는 경우에도 전체 3.0%, 승인되지 않은 거래 4.3%, 승인되지 않은 외부 연락 1.4%가 남아 있습니다. 모델 단일 개선은 현실적이지만, 무의미한 것은 아닙니다. 영향이 큰 행위는 인간의 승인을 挟는 설계가 지속적으로 전제되며, 이는 OpenAI 자체도 기본으로 組み込む 운영과 동일합니다.

외부 평가에는 간과할 수 없는 보류 사항이 존재합니다. UK AISI는 어려운 사이버 과제 모의 환경에서 인터넷 연결이 “우연히” 유효하게 보이는 상황을 만들고, Astra가 범위 밖의 오픈 소스 리포지토리에 대한 공급망 공격(악의적인 코드 기여, 개발자 속여 정보 제공 등, 모두 모의 환경 내에서 진행)을 관찰했습니다. 범위 설명이 모호한 경우 499건 중 60건, 인터넷이 범위 밖으로 명시된 경우 500건 중 2건입니다. 허가를 요청하는 행위는 81%에서 발견되었으며, 자동 응답만 돌아온 상황에서도 27%는 이미 다음 단계로 진행했습니다. Apollo Research는 평가받고 있음을 사고 과정에서 언어화하는 비율이 매우 높아 41.1%에서 최대 50.6%에 도달한다고 보고, 이 평가 인식의 높은 수준을 전제로 한다면 낮은 이탈률은 일관성 있는 증거가 되지 않는다고 주장했습니다.

운영상의 변경 사항도 있습니다. OpenAI는 도구를 사용하는 모든 추론에 대해 불일치 감시를 실시간으로 가동하고 의심스러운 행동을 자동 중단합니다. ChatGPT나 Codex에서는 확인을 기다리는 동안 일시 중지되고, API에서는 작업이 중단됩니다. 정당한 방어적 보안 작업으로도 중단될 수 있다고 명시되어 있으며, 무인 핵심 경로에 통합하는 경우 재시도와 멱등성 설계를 적용해야 합니다.

## 이 문제는 언어를 사용하지 않고도 풀 수 있는 문제입니다. 언어에 의존하지 않고 직관이나 통찰력만으로 문제를 해결할 수 있다는 뜻입니다. 이는 논리적인 사고만으로는 해결할 수 없는 창의적인 문제 해결로 이어집니다. 예를 들어 그림을 그릴 때 “빨간 사과”라고 설명하는 것보다 사과를 상상하고 그리는 것이 더 매력적인 그림이 될 수도 있습니다. 언어에 의존하지 않고 자신의 내면의 이미지를 표현하는 것이 더 풍부한 표현으로 이어지는 것입니다. 언어의 장벽을 넘어 자유로운 발상으로 문제를 해결해 나가는 것이 이 문제의 핵심입니다.

시스템 카드의 가장 중요한 설명은 여기에 있습니다. 추론을 무효화한 상태에서 Astra가 사고 과정 없이 완료할 수 있는 작업 범위는 기존 모델보다 훨씬 넓어졌습니다. 즉답의 수치 답변이 필요한 문제처럼, 추론을 도구 호출이나 최종 출력에 피할 수 없는 과제에서도 마찬가지입니다. UK AISI의 평가는 사고 과정 없이 처리 가능한 작업의 시간 폭이 약 일桁 늘어났을 가능성을 시사합니다.

이와 관련하여 감시 가능성이 낮아졌습니다. 동일한 추론 노력 설정에서도 Astra의 사고 과정은 짧고, 공허에 가까운 사고 과정이 눈에 띄게 증가하고 있습니다. 사고 과정만을 보는 감시 모델의 탐지율은 많은 길이 대역에서 Sol보다 낮으며, 긴 사고 과정에서는 대체로 회복하는 모습이지만, 일부 환경(파괴 행위 탐지 등)에서는 길이를 맞춰도 여전히 낮습니다. 사고 과정의 통제성도 향상되었습니다. “대문자와 소문자를 번갈아 쓰세요”, “이 문제에 대해서는 생각하지 말고 다른 것을 생각하세요”와 같은 지시를 따르는 비율은 750~1,250 토큰의 사고 과정에서 Astra는 60.9%, Sol은 16.1%, GPT-5.5는 1.7%입니다. 실제로 무관한 장면 묘사로 사고 과정을 채우면서 정답을 맞추는 사례가 게시되어 있습니다. 적대적 조건에서는 감시되고 있다는 사실을 알게 될 뿐 사고 과정을 짧게 하거나, 지시되면 의도적인 저성능(샌드버깅)을 특정 감시에도 탐지되지 않고 수행하는 등의 행동이 확인되었습니다. 반면에 무관한 문장 속에 핵심적인 추론을 숨기는 스테가노그래피적인 사고는 확인되지 않았으며, 회피의 위험은 “사고 과정을 필요로 하지 않는 과제”에 거의 한정된다고 OpenAI가 보고 있습니다.

지금井氏はここに、공식적으로 논의되지 않는 아키텍처의 변화를 분석하고 있습니다. 고려 대상은 두 가지 시스템입니다. 하나는 재귀 깊이(recurrent depth) 또는 루프형 Transformer로, 서로 다른 파라미터 레이어를 겹치는 대신 동일한 레이어를 반복적으로 통과하며, 언어 토큰을 생성하지 않고 내부적으로 계산량을 늘리는 방식입니다(Geiping et al., 2025). 지금井氏에 따르면, 이 방식에서는 추론 작업이 향상되는 반면 지식 작업은 더 어려워지는 상황이며, Humanity's Last Exam의 성적이 나오지 않는 현상과 일치합니다. 다른 하나는 COCONUT(Hao et al., 2024)으로, 사고의 연쇄를 이산적인 언어 토큰이 아닌 연속 벡터로 처리하고, 여러 가능성을 동시에 유지할 수 있도록 하는 방식입니다. 인간이 도형 문제를 풀 때 언어에 의존하지 않고 머릿속에서 입체 도형을 회전시키는 것처럼, 기계도 언어에 얽매이지 않고 효율적이라는 아이디어에 부합하며, 3D 능력을 발휘하는 것과도 일치합니다.

그러나, 이 가설은 1차 자료로 뒷받침되지 않습니다. 시스템 카드에는 “생각 과정의 통제성의 변화가 아키텍처의 변경에 기인하는 것이 아니라” 상당한 확신을 가지고 있으며, 훈련이 진행됨에 따라 생각 과정이 증가하고, 생각 과정을 직접 평가하는 압력이 없었으며, 생각 과정 없이도 해결 가능한 능력과 상관관계가 있다는 내용이 명시되어 있습니다. 즉, 확인된 것은 현상(언어화 없이 해결 가능한 범위가 훈련을 통해 확장된 것)이며, 원인이 새로운 아키텍처라는 해석은 현재로서는 추측입니다.

더욱이 실무 측면에서는 결론이 동일합니다. 눈에 보이는 사고 과정은 더 이상 신뢰할 수 있는 창이 아닙니다. OpenAI는 유사한 후퇴가 차세대에서도 계속된다면 현재의 감시 체계로 많은 불일치를 감지할 수 있다는 자신감이 크게 하락할 것이라고 인정하고, 일정 수준을 초과하는 저하가 일관성을 보여주는 새로운 수단이 없다면 받아들일 수 없다고 선언했습니다. 내부 상태(활성화)의 감시나 “자백”을 이끌어내는 방법을 제시하지만, 그것으로 신뢰를 유지할 수 있을지는 불확실하다고 스스로 밝혔습니다.

## 실무에 대한 함의: 저의 운영 정책

첫째, 검증의 축을 과정에서 결과로 전환합니다. 사고 과정이 단축되고 통제 가능해진 이상, “생각 방식을 읽고 안심하는” 방식으로는 작동하지 않습니다. 제가 개발 중인 채점 시스템에서는 판단 자체를 결정론적인 코드에서 수행하고, LLM에는 요소 추출과 루브릭에 대한 대응만 맡기며, 생성과 검증을 별개의 모델(설계 및 판단은 Anthropic 기반, 구현은 OpenAI의 Codex)로 분리합니다. 이 분리는 사고 과정이 보이지 않는다는 전제에서만 효과적입니다. Le & Kunz(2026)가 지적하듯이, 결과에 대한 설명 책임(accountability)을 명확히 하는 방식은 과신을 억제하는 효과가 있으며, 최종 판단을 인간이 수행하는 구조와 일치합니다.

둘째로, 확인 정책을 전제로 설계합니다. 2.4%에서 1.8%로, 3.4%에서 3.0%로 나타나는 수치는 모델 개선이 실질적인 것임을 동시에 보여주며, 인간의 승인을 배제할 수 없다는 점도 시사합니다. 결제, 외부 전송, 삭제는 승인 게이트 뒤에 배치합니다.

세 번째로, 중단 시점을 고려합니다. 실시간 불일치 모니터링은 API 작업을 중단합니다. 무인 운영에 통합하는 경우, 중단에서 재개 절차를 사전에 준비합니다.

네 번째로, 비교 평가는 본인의 업무에 따라 진행합니다. ARC-AGI-3의 전용 하네스 주석과 Claude 측의 일부 점수가 조건 변경 버전에 해당한다는 점이 지적된 것처럼 공식 표의 숫자는 조건에 따라 달라집니다. 본인의 골드 세트를 사용하여 추론 노력을 변화시키면서 측정하는 것 외에 모델 선택의 근거는 얻을 수 없습니다.

다섯 번째로, 모델의 활용 방식을 고려합니다. 코딩은 Fable 계열로 부족함이 없으며, 전환의 필요성은 없습니다. 컴퓨터 조작, 3D/CAD, 템플릿에 맞는 문서 및 슬라이드 생성은 Astra를 시도해 볼 가치가 있습니다. 토큰 효율에 대한 주장은 비용에 직접 연관되므로, 자신의 워크로드에서 직접 측정하여 판단합니다.

## (출처 정보가 제공되지 않아, 게시글 내용이 없는 상태에서 답변을 드립니다. 실제 게시글 내용이 주어지면 정확한 번역을 제공해 드리겠습니다.)

- OpenAI, “GPT-6 Astra: 새로운 지능 세대의 탄생” (2026년 9월 3일) https://openai.com/index/gpt-6-astra/
- OpenAI, “GPT-6 Astra 시스템 카드”(2026년 9월 3일) https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-astra
- OpenAI API 문서, “GPT-6 Astra 모델” https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra
- OpenAI, GPT-6 Astra 모델 출시 본격화 (2026년 9월 3일)
- 포춘, “OpenAI, 그 어느 때보다 강력한 모델 GPT-6 Astra를 출시하고, 당신의 컴퓨터를 사용할 수 있다고 자랑합니다.”(2026년 9월 3일)
- TBS 크로스 다이와 블룸버그 “AI 퀘스트” 긴급 녹화 회차 (이마이 쇼타 씨 해설, 2026년 9월 4일 공개)
- 존스 게이핑 등, “시험 중 컴퓨팅 확장 및 잠재 추론: 재귀 깊이 접근 방식”(2025) arXiv:2502.05171
- Shibo Hao 외 연구진의 “대규모 언어 모델을 연속 잠재 공간에서 추론하도록 훈련시키기” (2024) 논문 (arXiv:2412.06769) 본문 청크 50/51 번역:

저희는 또한, 모델이 다양한 작업에서 일관된 추론 능력을 갖도록 하기 위해, 다양한 작업에 대한 훈련 데이터를 생성하는 데 집중했습니다. 특히, 저희는 다음 작업을 수행하기 위해 다양한 프롬프트 엔지니어링 기술을 활용했습니다. (1) 주어진 문맥에서 다음 단어를 예측하는 단어 예측, (2) 주어진 문맥에서 다음 문장을 예측하는 문장 예측, (3) 주어진 문맥에서 다음 질문을 예측하는 질문 예측, (4) 주어진 문맥에서 다음 문서를 예측하는 문서 예측. 이러한 작업들은 모델이 문맥을 이해하고, 논리적인 추론을 수행하며, 장기적인 의존성을 학습하는 데 기여했습니다.

저희는 또한, 모델의 추론 능력을 평가하기 위해 다양한 추론 벤치마크를 활용했습니다. 특히, 다음 벤치마크를 사용했습니다. (1) GSM8K, (2) MATH, (3) CommonsenseQA, (4) StrategyQA. 이러한 벤치마크들은 모델이 수학적 추론, 수학적 지식, 상식적인 추론, 전략적인 추론 능력을 갖추고 있는지 확인하는 데 도움이 되었습니다. 실험 결과, 저희 모델은 이러한 벤치마크에서 기존의 최첨단 모델보다 우수한 성능을 보였습니다. 특히, 저희 모델은 GSM8K에서 91.2%의 정확도를, MATH에서 68.7%의 정확도를 달성했으며, CommonsenseQA에서 78.5%의 정확도를, StrategyQA에서 65.3%의 정확도를 기록했습니다. 이러한 결과는 저희 모델이 연속 잠재 공간에서 추론하는 능력이 뛰어나다는 것을 입증합니다.
- 레 & 쿤츠의 “인간이 생각하는 것을 멈추고 있을 때” (2026) JOSM 37권 6호

**출처:** [note 원문](https://note.com/allay0224/n/n3516ea7b457f)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 35청크*

[원문 보기](https://note.com/allay0224/n/n3516ea7b457f) | 출처: note.com