Waylon Li가 이끄는 연구진은 고정된 템플릿을 바탕으로 다양한 2인용 제로섬 게임을 생성하는 시스템 GameSmith를 선보였다. 각 게임은 다시 실행하고 별도 구현으로 검증하는 절차를 거쳐 29개 계열에서 신규 게임 26개와 검증된 변형 336개를 만들었다. 더 큰 교사 모델인 Qwen3‑32B가 이 게임들을 스스로 플레이한 뒤, 그 지식을 더 작은 Qwen3‑4B‑Base 모델에 증류했다. 13개 벤치마크로 평가한 결과, 증류 모델의 평균 pass@1 점수는 45.5에서 62.5로 올랐으며, CRAB 추정기를 활용한 추가 셀프플레이 후에는 64.9에 도달했다.
왜 중요한가
다양한 합성 게임을 학습에 활용하면 소형 언어 모델도 추론 능력을 높일 수 있음을 보여준다.