A-RSI, 제로 데이터 멀티모달 자기 개선으로 학습 과제를 적응적으로 갱신

A-RSI는 학습 신호가 약해진 시점에 학습 과제 풀을 갱신하는 재귀적 자기 개선 기법이다. 학습 로그의 보상 변동과 정답률을 모니터링하며, 검증이나 테스트 점수는 참조하지 않는다. 모델이 작성한 프로그램으로 문제와 정답을 생성하여, 외부 학습 데이터나 사람이 붙인 정답 라벨 없이 주요 11개 벤치마크의 평균 점수를 57.77에서 61.05로 끌어올렸다(신규 과제 800건).