최근 대규모 언어 모델(LRM)에서의 교차 도메인 추론의 중요성이 부각되고 있는 가운데, Long CoT 기술을 활용한 모델들은 서로 다른 도메인 간에도 인상적인 일반화를 보여주고 있다. 수학이나 코딩과 같은 작업에 훈련된 모델들은 종종 논리 퍼즐이나 창의적 글쓰기와 같은 관련 없는 영역에서도 잘 수행한다. 이러한 유연성을 가능하게 하는 것은 무엇인지에 대한 연구가 진행 중이다. 프로토리즈닝은 이러한 문제에 대한 해결책으로, LLM의 일반화 능력을 높이는 데 도움을 줄 것으로 기대된다.

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