inference-time-reasoning

모델이 답변을 생성하기 직전인 추론 단계에서 추가적인 연산이나 사고 과정을 거치도록 설계하는 방식이다. 사전 학습 단계에서의 스케일링 한계를 극복하기 위해 도입되었으며, 모델이 더 깊이 생각하고 논리적 오류를 스스로 수정할 수 있게 돕는다.