그래프-네이티브 추론
추론 과정 자체를 기호적 관계 구조(노드와 엣지)로 표현하여 중간 단계의 인과관계와 개념 연결을 명시적으로 저장하고 재활용하도록 만드는 접근법이다. 이 방식은 텍스트 기반의 chain-of-thought 대신 <graph_json> 같은 기계 판독 가능한 그래프를 생성하여 보상함수로 검증할 수 있게 한다. 과학적 가설 생성에서 중간 근거를 추적 가능하게 만들어 추론의 투명성과 재현성을 높이는 역할을 한다.
