프로그램 실행 동작 기반 추론 능력을 향상시키기 위해서는 다양한 새로운 모델 아키텍처와 학습 기법을 고려해야 합니다. 먼저, 모델의 실행 경로 및 프로그램 상태를 더 잘 이해하고 예측할 수 있는 모델 아키텍처가 필요합니다. 이를 위해 시퀀스 모델링과 메모리 네트워크와 같은 구조를 활용하여 프로그램의 동적인 특성을 더 잘 파악할 수 있는 모델을 고려할 수 있습니다. 또한, 프로그램 실행 동작에 대한 이해를 높일 수 있는 attention mechanism과 같은 기법을 적용하여 모델이 중요한 부분에 더 집중하도록 유도할 수 있습니다. 더 나아가, self-attention과 같은 메커니즘을 활용하여 모델이 프로그램의 다양한 요소 간의 상호 작용을 더 잘 이해하고 추론할 수 있도록 할 수 있습니다.