적대적 검증
AI 모델의 출력을 그대로 수용하지 않고, 한 모델이 제안한 논리나 모델을 다른 모델이 공격하고 취약점을 찾아내도록 하는 다단계 검증 기법입니다. 이는 단일 추론의 오류를 줄이고 논리적 견고성을 확보하는 데 필수적입니다.