필자는 4비트 양자화된 Qwen 3.8 27B를 100K 컨텍스트 윈도우로 설정해 63시간 동안(5,000만 토큰 이상) 자율적으로 구동하며 리만 가설 해결에 도전하게 했다. 물론 가설을 풀지는 못했지만, 이번 실험은 모델의 내부 작업 방식, 메모리 조직화, 사용한 전략 등을 보여준다.

흥미로운 점은 모델이 한 번도 답을 환각하지 않았고, 문제를 풀기 위한 새로운 아이디어 시도를 멈추지 않았다는 것이다. 여러 차례 자신의 실수를 스스로 바로잡았다. 필자는 향후 12개월 안에 오픈소스 모델로 구동되는 에이전트나 에이전트 군집(swarm)이 미해결 밀레니엄 문제 중 하나를 풀어줄 것이라고 기대한다.

모델의 내부 메모리, 코드, 전략 등을 확인하고 싶다면 Hugging Face에 모두 공개해두었다.

다음 목표는 GLM 5.3 Flash 같은 더 똑똑한 오픈 모델로 구동되는 에이전트나 에이전트 군집을 활용해 실제 미해결 수학 문제를 푸는 것이다. 비슷한 실험을 해봤거나 다음으로 도전할 문제에 대한 제안, 질문이 있다면 알려달라. GPU를 보유하고 있다면 연락하기 바란다. 여러 에이전트를 군집으로 묶어 간단하면서도 미해결 상태인 수학·코딩 문제에 함께 도전할 수 있다.