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Why

The PoC compares direct and chain-of-thought answers on a reasoning benchmark and the token/accuracy tradeoff, cautioning that the trace explains less than it appears to.

How it works

Not yet built.

Where it lands in Jayverse

• Auditor: never accept a model's chain-of-thought as the audit trail. For any LLM-assisted decision such as a market-resolution suggestion, the Auditor needs a separate, checkable methodology, since the PoC's own finding is that the trace is a rationalization.
• OFA: benchmark direct vs. chain-of-thought prompting before defaulting to CoT. If a solver ever uses an LLM to reason about routing, weigh the accuracy gain against latency and token cost, and don't rely on the trace as a debugging log.

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생각의 사슬 — 소리 내어 추론하면 정확도와 토큰을 함께 산다

모델에게 단계별로 추론하게 하면 다단계 문제의 정확도가 오르지만, 지연시간과 토큰을 대가로 하며 — 적힌 추론은 계산의 충실한 흔적이 아니라 사후 합리화입니다.

아직 범위 미정.

왜

이 PoC는 추론 벤치마크에서 직접 답과 생각의 사슬 답, 그리고 토큰/정확도 트레이드오프를 비교하며, 그 흔적이 보이는 것만큼 설명하지 않는다는 점을 경고합니다.

동작 방식

아직 만들지 않음.

Jayverse에서의 위치

• Auditor: 모델의 사고연쇄를 감사 기록으로 절대 받아들이지 않는다. 마켓 정산 제안 같은 LLM 보조 의사결정에는 별도의 검증 가능한 방법론이 필요하다, PoC 자체의 발견이 그 트레이스는 합리화일 뿐이라는 것이기 때문이다.
• OFA: CoT를 기본값으로 쓰기 전에 직접 답변과 사고연쇄 프롬프팅을 비교 측정한다. 솔버가 라우팅을 추론하는 데 LLM을 쓴다면, 정확도 향상을 지연시간과 토큰 비용과 견주고, 그 트레이스를 디버깅 로그로 신뢰하지 않는다.

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