Claude, CRISPR를 연상시키는 새로운 효소 시스템 찾아
Anthropic 연구팀은 Claude가 DNA 데이터베이스에서 새로운 효소 시스템 ART 후보를 찾아냈다고 밝혔습니다. 실험으로 배열에서 짧은 RNA가 만들어지는 점을 확인했지만, ART의 기능은 아직 밝혀지지 않았습니다.
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물리학 벤치마크가 잘못 채점하고 있었다 — 오류 수정 후 프론티어 모델 점수 급등
Yale 물리학 연구진이 CritPt, Humanity's Last Exam 등 주요 물리 벤치마크를 전수 감사한 결과, 프론티어 모델의 정답 상당수가 채점 파이프라인 오류나 문항 자체 결함으로 오답 처리된 'false negative'였습니다. 결함 문항을 수정·제외하고 재채점하자 GPT-5.6 Sol의 CritPt 점수가 32%에서 87.5%로 뛰는 등 모든 벤치마크가 사실상 포화 상태에 근접했습니다.
LLM의 RL 학습에서 어려운 문제를 포기하지 않고 풀도록 만드는 방법 — Matthew Effect와 Never Give Up
LLM의 RL post-training에서 성능 향상이 주로 쉬운 문제에서 발생하고 어려운 문제는 거의 개선되지 않는다는 'Matthew Effect'를 지적한 연구입니다. 저자는 쉬운 문제에는 적은 샘플, 어려운 문제에는 확률적으로 재샘플링을 계속하는 'Never Give Up(NGU)' 기법을 제안하며, 수학·코드 RL 실험에서 가장 어려운 문제군의 성능을 끌어올렸음을 보입니다.