GPT 뛰어넘어: 진화 알고리즘으로 ARC-AGI 정복, AGI의 징후인가?

최근 연구자는 진화 알고리즘과 대규모 언어 모델 Grok-4를 결합한 방법으로 ARC-AGI 벤치마크에서 큰 돌파구를 이루었습니다. 이 방법은 ARC v1에서 79.6%의 정확도를 달성했고, 더 어려운 ARC v2에서는 29.4%의 정확도를 달성하며 최첨단 결과를 갱신했습니다. 핵심적인 혁신은 Python 코드 대신 자연어 명령을 사용하는 것으로, 반복적인 진화를 통해 더 효과적인 해결책을 생성합니다. 이 연구는 강화 학습과 자연어 명령의 결합이 현재 LLM의 추상적 추론 한계를 극복하고 인공 일반 지능(AGI)으로 향하는 길을 열 수 있음을 시사합니다.