Player-Kheltz가 1906년 마르코프 방정식의 변형을 활용하여 10개 수준의 추상화를 학습하는 MCR 프로젝트를 공개했어요. 이 프로젝트는 GPU나 LLM 없이도 바이트부터 계획까지 다양한 수준의 인지 기능을 학습할 수 있음을 보여줍니다.
MCR 방정식은 바이트, 단어, 결정, 인과 관계, 강화 학습, 계획, 주의 집중, 메모리, 파라미터 자동 수정, 새로운 모듈 자동 생성 등 10가지 수준에서 동일하게 작동하며, 950줄의 코드로 구현되었어요.
이 연구는 인공지능이 모델 크기가 아닌 추상화 수준의 양에 달려있을 수 있으며, 다양한 문제에 대한 별도의 아키텍처가 아닌 올바른 추상화 수준을 발견하고 동일한 것을 적용하는 데 집중해야 함을 시사합니다.