사용자 Fear_ltself가 CoT 과정의 가역성을 활용하여 LLM의 오류 복합 및 KV 캐시 문제를 해결하는 방법을 제안했어요.
가역 논리 게이트(Toffoli, Fredkin)와 유사한 가역적 변환을 통해 CoT 단계의 오류를 즉시 검증하고, KV 캐시 메모리 사용량을 줄일 수 있어요.
연구자는 이 아이디어를 기존 모델의 레이어를 직접 수정하는 대신, 가벼운 추론 하니스나 외부 스크래치패드로 구현하는 것을 고려하고 있으며, 관련 연구 및 의견을 구하고 있어요.