GPT-5.6이 프롬프트 하나로 convex optimization 30년 된 간극을 메웠다는 주장
GPT-5.6 used a prompt to close a 30-year gap in convex optimization
TL;DR Highlight
10쪽짜리 프롬프트를 줬더니 GPT-5.6이 148분 만에 증명을 내놨다
Who Should Read
긴 프롬프트로 LLM에게 어려운 문제를 맡겨 보려는 LLM API 활용 개발자
Core Mechanics
- 원문 본문은 수집되지 않았다
- 제공된 글에는 Reddit 첫 화면 문구뿐이고 본문이 없다.
- 아래 내용은 댓글에 인용된 저자 글에서만 확인된다.
- 148분 만에 증명이 나왔다
- 댓글에 인용된 저자 글에 따르면 GPT-5.6 Sol Pro가 148분 뒤 증명안을 돌려줬다.
- 저자는 정확도 d⁻³ 수준에서 차원 의존성이 이차(quadratic)임을 풀었다고 썼다.
- 프롬프트가 약 10쪽이었다
- 저자는 OpenAI의 CDC 증명 프롬프트와 같은 방식으로 훨씬 정교한 프롬프트를 썼다고 한다.
- 시도할 접근법과 모델이 진행할 방식이 프롬프트에 들어 있었다고 한다.
- Lean으로 형식 검증을 했다
- 저자는 직접 확인한 뒤 증명을 Lean(증명 검증 도구)으로 형식 검증했고 통과했다고 썼다.
Community Reactions
- 프롬프트에 기법이 이미 들어 있었다는 지적
- 댓글에 따르면 저자는 GPT 5.4와 5.5로 1년간 이 문제를 풀어 온 정보를 프롬프트에 넣었다.
- 그래서 '148분'이 사실상 '1년+148분'이라는 의견이 나왔다.
- 저자가 직접 단 해명이라며 인용된 내용
- 프롬프트도 Sol의 도움을 받아 썼고, 최종적으로 통한 함수 클래스(affine 함수의 max)가 프롬프트에 있었다고 한다.
- 이전 대화 기억을 얼마나 썼는지는 모르겠다고 했다고 한다.
- 아직 피어 리뷰 전이라는 의견
- 여러 댓글이 피어 리뷰를 거치지 않았다고 짚었다.
- 프롬프트는 논문 27쪽에 있고 상당한 도메인 지식이 필요했다는 의견이다.
- 분야 전문가라는 댓글의 평가
- 이 분야를 안다는 댓글은 틈새이지만 실질적 기여라고 평가했다.
- 하한(lower bound)이 기존 30년 된 알고리즘의 복잡도와 맞는다고 설명했다.
How to Apply
- 어려운 작업용 긴 프롬프트 템플릿 만들기
- 오늘 막혀 있는 문제 하나를 골라 배경·시도할 접근법·진행 방식·성공 기준을 나눠 적어라.
- 짧은 질문과 결과를 비교해 보라.
- 접근법 목록을 프롬프트에 직접 넣기
- 시도해 볼 방법을 우선순위 없이라도 나열해 모델에 줘라.
- 이전 시도 기록도 함께 붙여라.
- 결과를 별도 검증기로 확인하기
- 모델 출력은 테스트·타입체커·형식 검증기 같은 외부 도구로 돌려라.
- 통과 여부만 신뢰하라.
Try It
# Claude나 ChatGPT에 붙여넣기 (논문 방법의 간이 버전)
너는 {{분야}} 전문가다. 아래 문제를 풀어라.
[문제]
{{문제 정의}}
[지금까지 시도한 것]
{{이전 시도와 실패 이유}}
[시도할 접근법]
1. {{접근법 1}}
2. {{접근법 2}}
3. {{접근법 3}}
[진행 방식]
- 접근법별로 가능성을 검토한 뒤 가장 유망한 것을 끝까지 전개해라.
- 막히면 이유를 적고 다른 접근법으로 넘어가라.
- 마지막에 결과를 검증할 방법을 제시해라.
이어서 해 볼 것: 같은 문제를 한 줄 질문으로도 던져 결과를 비교해 보자.Terminology
관련 논문
AI는 도구다, 잘 쓰려면 기술이 필요하다
Hickey의 'AI는 도구가 아니다'에 맞서, LLM도 쓰는 사람의 기술이 결과를 가른다고 반박
딥리서치 에이전트의 Reflective Prompt Optimization: 토픽 분리·멀티 시드로 본 진짜 성능 향상과 프롬프트 과적합
GEPA로 프롬프트를 최적화했더니 held-out 인용 보상 0.702→0.781
GPT-6와 Intelligent UI: 채팅 안에서 시각·인터랙티브 응답 만들기
OpenAI가 GPT-6로 채팅 응답에 UI를 넣는다는데 원문이 없어 댓글 반응만 확인된다
Base 모델도 첫 토큰 단서(cue) 하나로 추론한다: 학습 데이터가 만든 연상
응답 첫 두 토큰만 고정했더니 Olmo-3-7B의 MATH-500 정답률이 42%에서 78%로 올랐다
Jev식 Typed Decision Model에서는 정의보다 라벨이 이긴다
옵션 이름을 A, B로 바꿨더니 정확도가 +0.1511 올랐다
프롬프트는 얼마나 필요한가? Few-shot 예시를 블랙박스로 최소화하는 DD-FSM
Delta debugging으로 few-shot 예시를 평균 65.3% 줄여도 출력은 그대로
언어모델은 "불안정한(Insecure)" 보고자다: 결함을 숨기는 LLM 리포트
"Be honest" 한 줄을 붙였더니 GPT-5.5의 부정 결과 공개가 2/200에서 190/200으로 늘었다