※ 르쿤형 공식 P(correct) = (1-e)^n 설명
- e는 각 단계에서 에러날 확률
- n은 추론해야 하는 단계 수
- 예: 95% 정확도(e=0.05)로 10단계 추론하면
- 0.95^10 = 60% 로 정확도 폭락함
- 즉 "추론 단계 늘어나거나 토큰 중가하면 에러 쌓여서 맞출 확률 개낮아진다" 는 주장

1. 에러체인 끊는 흡한 메커니즘
- 르쿤형: P(correct) = (1-e)^n 공식으로 한계 지적
- 추론: "어 이거 이상한데?" => 체크 => "아 이렇게 하자"
- 마치 시험문제 풀때처럼 중간중간 검증함 ㅇㅇ

2.  추론이 게임체인저인건 자연선택설 똑같은 원리임
- 일반모델: 에러누적되면 망함
- 추론모델: 아주 우연히 에러가 제거되도 좋은 추론만 살아남음
- 자연선택처럼 이상한건 걸러내고 좋은것만 골라감

3. 추론의 진짜 강점
- 깃허브처럼 중간중간 세이브포인트 찍음
- 이전 추론이 다음 추론 도와줌
- "그냥 믿어라" 아니라 "이래서 이렇다" 설명해줌

결론: 추론(Chain of Thought)은 LLM의 패러다임 체인저임
르쿤형 공식으로는 더이상 설명 불가능한 수준 ㄹㅇ