LLM 추론의 미래: 'CoT'를 넘어 잠재 추론(Latent Reasoning)으로

요약

최근 AI 연구 트렌드는 긴 추론 과정(CoT)을 생성하는 방식에서 벗어나, 토큰 스트림 너머에서 추론하는 아키텍처로의 전환을 주목하고 있다. LLM이 언어화된 CoT 과정을 모방하지만 실제 추론 메커니즘과 괴리가 있다는 점이 한계로 지적되며, 대안으로 잠재 추론(latent reasoning)이 부상하고 있다. 잠재 추론은 중간 결과를 언어화하는 대신 모델의 연속적인 은닉 상태를 반복적으로 변환하며 연산을 수행하는 방식이다. 이와 관련해 2026년 잠재 추론 지형도에서는 BDH-CQ, HRM/TRM, Coconut과 같은 새로운 접근법들이 연구의 핵심으로 거론된다. 이러한 기술들은 AGI로 나아가기 위한 차세대 추론 아키텍처의 중요 경로로 평가받고 있다.

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