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어포던스 컴파일 지능: LLM 시스템의 인지 임피던스 매칭

본 연구는 LLM(대규모 언어 모델) 통합 시스템의 신뢰성을 높이기 위한 새로운 이론인 인지 임피던스 매칭 이론(CIMT)을 제안한다. CIMT는 관측 가능하고 메타 정보가 없는 보호 컴파일러 이론으로, 고정된 모델 정책이 주변 환경 재설계를 통해 어떻게 다른 운영 능력을 발휘할 수 있는지 탐구한다. CIMT는 시스템 수준의 역량 증폭을 모델 가중치 개선 문제가 아닌, 세계 측면의 컴파일 문제로 접근한다. 관측, 유형화된 액션 핸들, 유효성 검사기, 복구 경로, 롤백 모드 등을 통해 시스템의 운영 능력을 향상시킨다. 또한, 명시적…