GPT-6-Astra의 체화 지능 도달 여부 검증, 실기 평가에서 남는 과제

GPT-6-Astra는 12개 벤치마크에서 in-context learning(ICL)을 활용해 높은 성능을 보였으나, 실기 배포에서는 데모 수집 비용, 실행 시간, 실용적인 체화 지능 측면의 과제가 남아 있다는 보고서다. 고수준 추론을 담당하는 'System 2'로 GPT-6-Astra를, 저수준 제어를 담당하는 'System 1'로 π0.5를 결합한 클로즈드 루프 구성은 비용은 높지만 효과적인 것으로 평가된다. 보고서는 체화 능력의 임계값은 대체로 넘어섰으나, 실용적인 체화 지능의 임계값에는 아직 도달하지 못했다고 결론지었다.