연구자가 PSCLS(Persistent Sparse Continual Learning System) 기반의 Leo 시스템을 개발하여, 텍스트 시퀀스 간의 관계를 학습하고 경험을 통해 내부 표현을 업데이트하도록 설계했어요.
1,000개에서 40,000개 스토리 학습 시 Leo의 출력 결과가 점진적으로 개선되며, 초기 무의미한 텍스트에서 스토리 패턴과 등장인물, 행동, 대화가 포함된 형태로 변화했어요.
학습 데이터 증가에 따라 BpB(bits per byte) 지표는 2.678에서 2.334로, 정확도는 52.37%에서 58.11%로 향상되었으며, 연구자는 25만에서 100만 스토리까지 확장하는 것을 목표로 하고 있어요.