[논문리뷰] Metacognition in LLMs: Foundations, Progress, and Opportunities본 논문은 LLM이 인간의 고유한 지적 능력으로 여겨지는 Metacognition을 어느 수준까지 발휘할 수 있는지, 그리고 이를 어떻게 시스템 수준에서 구현하여 성능과 신뢰성을 높일 수 있는지에 대한 체계적인 분석을 목표로 합니다.#Review#Metacognition#Large Language Models#Confidence Calibration#Self-Correction#Uncertainty Estimation#Artificial Intelligence#Cognitive Psychology2026년 7월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Understanding Syllogistic Reasoning in LLMs from Formal and Natural Language Perspectives본 연구는 LLM의 연역적 추론 능력 을 논리적(형식적) 및 직관적(자연어) 관점에서 깊이 이해하는 것을 목표로 합니다.#Review#Syllogistic Reasoning#Large Language Models (LLMs)#Belief Bias#Natural Language Understanding (NLU)#Formal Logic#Prompt Engineering#Self-Consistency#Cognitive Psychology2025년 12월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Focused Chain-of-Thought: Efficient LLM Reasoning via Structured Input Information본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 Chain-of-Thought (CoT) 추론 과정에서 발생하는 과도한 토큰 사용과 높은 추론 지연 시간 문제를 해결하고자 합니다. 훈련 없이(training-free) 입력 중심의 접근 방식을 통해 LLM의 추론 효율성을 높이고자 합니다.#Review#LLM Reasoning#Chain-of-Thought#Prompt Engineering#Efficiency#Structured Input#Information Extraction#Cognitive Psychology#Token Reduction2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중