LLM의 단순 예측을 넘어선 진정한 추론 능력: WFGY 시스템과 수학적 사고 루프

핵심 기술: WFGY 시스템은 언어 모델(LLM)이 단순한 다음 토큰 예측을 넘어, 다단계 논리적 추론을 수행할 수 있도록 하는 네 가지 수학적 공식을 기반으로 합니다. 이는 기존 LLM의 한계를 극복하고 문제 해결, 과학적 발견 등 복잡한 과제 수행 능력을 향상시키는 데 목적이 있습니다.

기술적 세부사항:
* B = I − G + mc² (BBMC): 입력 임베딩(I), 목표 임베딩(G), 그리고 '의미론적 관성'(mc²)을 통해 모델 출력과 이상적인 결과 간의 의미론적 '잔여물'을 측정하여, AI가 올바른 추론 경로를 벗어나지 않도록 수정하는 역할을 합니다.
* BigBig(x) = x + ∑Vi(εi, C) + ∑Wj(Δt, ΔO)Pj (BBPF): 현재 상태(x)에 오류 기반 수정(Vi)과 시간/출력 가중치 조정(Wj)을 더하여, 단일 예측이 아닌 여러 추론 경로에 걸쳐 피드백과 수정을 집계합니다. 이는 전문가의 반복적인 문제 해결 방식과 유사합니다.
* Collapse → Reset(St, δB) → Rebirth(St+1, δB) (BBCR): 추론 과정이 오류나 혼란으로 인해 중단될 경우(Collapse), 마지막 안정된 상태로 돌아가(Reset) 통제된 업데이트와 함께 재개하는 '재탄생' 루프를 수학적으로 정의합니다. 이는 긴 추론 체인의 안정성을 보장합니다.
* ãᵢ = aᵢ · exp(−γσ(a)) (BBAM): 주의 가중치(aᵢ)에 분산(σ(a))과 감쇠 계수(γ)를 적용하여 주의 맵의 분산을 동적으로 감소시킴으로써, 노이즈나 방해되는 경로를 억제하고 초점을 날카롭게 유지합니다.

개발 임팩트:
* 의미론적 정확도 22.4% 향상
* 추론 성공률 42.1% 향상
* 안정성 3.6배 증가

WFGY는 이러한 모듈들을 통해 LLM이 명시적이고 자체 수정적인 '솔버 루프'를 수행하도록 함으로써 표면적인 유창함을 넘어선 진정한 지능을 구현하고자 합니다. 모든 공식, 증명, 코드, 벤치마크는 오픈 소스로 제공됩니다.

커뮤니티 반응: 본 연구는 "Challenge Einstein" 프로젝트의 일환으로 진행되었으며, GitHub에 전체 프로젝트와 코드가 공개되어 있습니다. AI의 한계를 재고하고 에인슈타인의 이론을 검증하는 데 기여할 수 있는 협업 및 피드백을 환영하고 있습니다.