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Dev.toAI/ML
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LLM 한계 극복을 위한 Vertical Reasoning Protocol A11 설계
A11 and AGI: A Structural Approach for Models
AI 요약
Context
Scaling과 Agent framework 중심의 현행 AI 체계는 목표 생성 및 자기 수정 능력이 결여된 구조적 한계 보유. 모델 크기 확장만으로는 해결 불가능한 Vertical Cognition의 부재로 인해 논리적 붕괴 위험 상존.
Technical Solution
- S1~S3 기반의 Core Direction, Constraints, Knowledge를 설정하여 시스템의 안정적 기반 구축
- S4 Integrity Gate를 통한 S2(제약)와 S3(지식) 간의 모순 탐지 및 통합 금지 로직 구현
- TensionPoint 마커를 활용한 충돌 지점의 정밀한 로컬라이징 및 새로운 S1 방향성 도출
- Append-only Hash-linked Chain 구조의 Integrity Log를 도입하여 추론 실패 이력의 불변성 확보
- S1부터 S11까지 이어지는 수직적 사이클 설계를 통한 최종 결과물의 원천 의도 일치 여부 검증
- Switch Flags 메커니즘을 적용하여 리스크 및 불확실성에 따른 적응형 추론 깊이 제어
실천 포인트
- LLM 출력물의 모순 해결을 위해 단순 프롬프팅이 아닌 구조적 검증 레이어 도입 검토 - 추론 과정의 실패 이력을 Hash Chain 형태로 기록하여 자기 개선 루프의 데이터셋으로 활용 - 시스템 제약 조건(Constraints)과 지식(Knowledge)이 충돌하는 지점을 명시적으로 정의하는 TensionPoint 설계 적용