Long Chain-of-Thought
긴 사고 연쇄
복잡한 문제를 풀 때 모델이 중간 추론 토큰을 길게 생성하는 방식입니다. 토큰을 한 개씩 순차적으로 생성하므로 추론 길이가 늘수록 비용과 지연이 커지고, 시행착오나 반복 검증이 불필요한 토큰을 늘릴 수 있습니다. Mobius는 일부 숙고 과정을 잠재 벡터 갱신 안으로 옮겨 외부 CoT 길이를 줄이려 합니다.
긴 사고 연쇄
복잡한 문제를 풀 때 모델이 중간 추론 토큰을 길게 생성하는 방식입니다. 토큰을 한 개씩 순차적으로 생성하므로 추론 길이가 늘수록 비용과 지연이 커지고, 시행착오나 반복 검증이 불필요한 토큰을 늘릴 수 있습니다. Mobius는 일부 숙고 과정을 잠재 벡터 갱신 안으로 옮겨 외부 CoT 길이를 줄이려 합니다.
