연구진은 LLM의 환각과 수치 계산 오류 문제를 해결하기 위해 eMoT(evolving Memory-of-Thought) 프레임워크를 제안했어요. eMoT는 메모리 부식, 상징적 앵커링, 일관성 기반 정교화의 세 가지 모듈로 구성되어 추론 과정을 동적 기억으로 관리해요. Game of 24에서 100% 정확도를 달성하는 등 수학적 추론 벤치마크에서 기존 방식보다 높은 정확도와 일관성을 보였어요.