Self-Consistency는 왜 CoT를 더 강하게 만들까: 여러 번 생각해 더 맞히는 원리
Self-Consistency를 쉽게 설명합니다. 왜 여러 reasoning path를 샘플링하면 CoT 정확도가 올라갈 수 있는지, 어떤 비용과 tradeoff가 생기는지, 어디서 잘 맞고 어디서 낭비가 되는지, 그리고 ReAct와는 무엇이 다른지 구조적으로 정리했습니다.
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Chain-of-Thought 논문 쉽게 이해하기: 왜 step-by-step 추론이 갑자기 잘 먹히기 시작했을까
Chain-of-Thought 논문을 쉽게 설명합니다. step-by-step 추론이 왜 reasoning prompting의 전환점이 되었는지, 어디서 잘 되고 어디서 한계가 드러나는지, 그리고 ReAct·Toolformer·오늘의 AI 에이전트와 어떻게 이어지는지 구조적으로 정리했습니다.
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ReAct 논문 쉽게 이해하기: 생각-행동-관찰 루프로 보는 AI 에이전트 구조
ReAct 논문을 agent workflow 관점에서 쉽게 풀어봅니다. thought, action, observation 루프가 왜 중요하고, 왜 지금도 AI 에이전트의 기본 구조를 설명할 때 자주 호출되는지 실전 예시와 함께 정리합니다.
