본 논문은 인공 일반 지능(AGI) 개발을 위한 새로운 접근법인 합성 인지(Synthetic Cognition)를 탐구한다. 기존의 Transformer 아키텍처는 문맥 인식 반응 행동 생성에 있어 최첨단이지만 추론 능력이 부족하다는 점을 지적하며, 합성 인지를 이용하여 즉각적인 반응 행동을 개발하는 연구를 진행한다. 특히, 기존 합성 인지 구현에 시퀀스 처리 메커니즘을 추가하여 DNA 시퀀스 분류 작업에 적용하고, DNA 기반 foundation model과 비교 실험을 수행한다. 실험 결과, 제안된 방법이 DNA foundation model들을 능가하는 성능을 보이며, 여러 벤치마크 작업에서 최고 점수를 달성함으로써 합성 인지의 시퀀스 처리 확장과 시퀀스 분류 작업에서 Transformer 아키텍처를 뛰어넘는 성과를 달성했다고 주장한다.
