जोसेफ जेएम वॉकर द्वारा एक कार्यकारी पेपर में भौतिक उपन्यास "I Wrote a Book and Made a Million Dollars (I.B. Wryten)" में एम्बेडेड अदृश्य मल्टी-चैनल साहित्यिक क्रिप्टोग्राफी बेंचमार्क पर फ्रंटियर लैंग्वेज मॉडल्स का आकलन किया गया है। अध्ययन से पता चला कि GPT-5.6 ने सहायक संचार चैनल को स्वतंत्र रूप से पहचान लिया और अपने पहले पास में एम्बेडेड सामग्री का लगभग 95% हिस्सा पुनर्प्राप्त किया, जबकि पूर्व मॉडल्स में प्रभावी रूप से 0% क्षमता दिखाई दी।
- पूर्व मॉडल्स किताब के क्रिप्टोग्राफिक परत को पहचानने या हल करने में असफल रहे, जिसमें Fable और Claude Opus जैसे कुछ सिस्टम गार्डरेल व्यवहार के कारण आगे बढ़ने से इनकार कर दिए।
- GPT-5.6 ने प्रारंभिक सिद्धांतों को स्थापित निष्कर्षों से अलग किया और सैकड़ों पन्नों में संकेतों को जोड़ते हुए बढ़ते हुए सिद्धांत लेजर बनाए रखे।
- बेंचमार्क में मोर्स कोड, Vigenère एन्क्रिप्शन, टाइपोग्राफिक स्टेगनोग्राफी और कम कंट्रास्ट टेक्स्ट सहित अधिकतर सत्ताई जानबूझकर एम्बेडेड तंत्र शामिल हैं।
- मूल्यांकन प्रोटोकॉल में उत्तर कुंजी या साइबर स्थानों के बिना क्रमिक पठन शामिल था, जो अस्पष्टता के तहत सिग्नल पहचान करने की मॉडल की क्षमता का परीक्षण करता है।
लेखकों का मानना है कि यह परिणाम महत्वपूर्ण है क्योंकि यह एकल मॉडल जनरेशन के भीतर क्रिप्टोग्राफिक क्षमता के कोई प्रदर्शित न होने से स्थिर, अत्यधिक सक्षम क्रिप्टोग्राफिक तर्क की ओर एक गुणात्मक छलांग को चिह्नित करता है।