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훈련이 아닌 추론 시점에서 더 많은 계산을 투입하여 성능을 끌어올리는 패러다임

OpenAI o1과 유사한 성능을 달성한 오픈소스 모델. 특히 R1-Zero는 순수 강화학습만으로 추론 능력이 자동 출현

기존 모델과 달리 사고 과정을 노출하지 않고, 내부적으로 깊은 추론 후 결과만 출력하는 '생각하는' AI

실패를 언어로 분석하고 메모리에 저장하여 같은 실수를 반복하지 않는 자기 개선 기법

Reasoning + Acting - 생각한 후 도구를 사용하고, 결과를 관찰하는 순환 구조

Let's think step by step - 일부 대형 모델의 복잡한 추론 성능을 크게 높인 프롬프팅 기법

하나의 경로가 아닌 여러 경로를 동시에 탐색하여 최적의 해결책을 찾는 추론 기법