GPT-6 Astra가 신경망의 가중치를 직접 읽고 수정하는 'Weight-Space Programming' 실험에서 놀라운 성과를 거두었다는 소식입니다. 이 기술은 경사하강법 같은 전통적인 학습 방식 없이도 모델의 동작을 파악하고 오류를 수정할 수 있게 해줍니다. 실험 결과, Qwen 모델의 반복 추론 문제를 아주 적은 양의 가중치 수정만으로 해결하여 MATH-500 및 IFEval 성능을 크게 높였습니다. 또한, 가중치만 보고도 게임의 종류나 언어 모델의 특성을 식별하거나, 바둑과 같은 복잡한 게임을 위한 신경망을 직접 작성하는 능력도 보여주었습니다. 이는 향후 AI 모델의 최적화, 감사, 그리고 자기 개선 방식에 혁신을 가져올 수 있는 매우 흥미로운 연구 분야입니다.