Frontier Coding Agents Can Now Implement an AlphaZero Self-Play Machine Learning Pipeline For Connect Four That Performs Comparably to an External Solver

Thu, 30 Apr 2026 08:12:09 GMT

### 저자

Joshua Sherwood, Ben Aybar, Benjamin Kaplan

### 💡 개요

본 연구는 AI 시스템이 AI 연구 자체를 가속화할 수 있는 능력을 측정하기 위한 새로운 벤치마크를 제안한다. 연구자들은 최소한의 작업 설명만으로 최첨단 코딩 에이전트가 AlphaZero 스타일의 머신러닝 파이프라인을 Connect Four 게임에 대해 자율적으로 구현하는 능력을 평가했다. 그 결과, Claude Opus 4.7은 외부 솔버인 Pascal Pons보다 통계적으로 유의미하게 우수한 성능을 보여주었으며, 이 작업은 개발 초기에는 완료하기 어려웠으나 현재는 거의 포화 상태에 이르렀다.

### 🔑 시사점 및 한계

- AI 연구의 자기 개선 가능성을 조기에 탐지하는 새로운 측정 방법론을 제시한다.

- 최첨단 코딩 에이전트들이 복잡한 ML 파이프라인을 성공적으로 구현할 수 있음을 입증한다.

- GPT-5.4의 비정상적인 시간 사용 패턴이 관찰되었으며, 이는 추가적인 연구가 필요함을 시사한다.

- 벤치마크 작업의 난이도와 평가 방법론의 개선 가능성, 그리고 다른 AI 모델에 대한 확장성 검증이 필요하다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2604.25067)