test-time skill optimization · ARC-AGI-3 · ft09 · gpt-5.5 (frozen)
경험을 재사용 가능한 실행 코드로 압축하고, 스킬의 진위는 오직 엔진 피드백에 대한 predict‑verify가 판정한다. LLM은 판단자에서 빠지고, 게임 자신이 심판이 된다. — 선행연구 → 프레임워크 → 히스토리 순서로 읽는다.
같은 다섯 단계(관측 → 가설 → 검증 → 커밋 → 수면) 위에 네 레인이 서 있고, 우리는 그 위에 확률 층(Beta posterior · 경쟁 가설 SET · EIG)과 실행 가능한 world‑model을 얹었다. 레인마다 하중을 받치는 통찰 하나 — 자세한 해부는 각 카드의 딥다이브로.
v5f_s28 r1→8, 당시 실제 규칙 텍스트).
정정(07-09): 이 리플레이의 검증 게이트는 fork-시대의 것 — 현행 루프는 fork=0, 엔진 피드백 predict‑verify만 쓴다(§02).
Hover to pause. 마우스를 올리면 멈춘다.| 선행 (4-lane) | 핵심 루프 |
|---|---|
| symbolica / baseline1 | code-native 선조 — NL 스킬 DB · 실행 세계모델 파일 |
| SkillOpt | Rollout → Reflect → Edit → Gate |
| Ellis & Lake 계열 | DreamCoder: MDL prior + sleep abstraction · WorldCoder: fit + optimism · rules as a posterior |
| ours (TTSO) | + 확률 층 (Beta posterior · 경쟁 SET · EIG) + 실행 가능한 world-model · fork=0 |
레벨 경계가 아니라, 세계모델이 관측을 설명하지 못하는 순간(residual)이 언제 깨어 스킬을 쓰고 언제 잠들어 고칠지를 결정한다. 각 노드를 클릭하면 파이프라인 페이지의 해당 노드가 실제 프롬프트 원문 + 실제 트레이스와 함께 열린다.
runs/stageC3/traces/C3_fullgame_prob_s0.jsonl · runs/stageC3/logs/C3_fullgame_prob_s0.log.
0→3 등반(07-09)에서 풀게임 WIN 더블(07-10)까지 — 각 위기의 실사례 원문·커밋·검증은 연구 궤적에서 카드를 클릭하면 패널로 열린다. 고장은 빨강, 수리는 초록 — 한 줄씩만 여기 남긴다.