연구진이 규칙 기반 추론을 위한 새로운 방식 DAR(Deontic Agentic Reasoning)을 제안했어요. DAR은 모델이 필요할 때마다 관련 법규를 상호작용하며 추론하는 방식이에요.
DeonticBench의 어려운 부분집합에서 여러 환경에서 DAR을 평가한 결과, 에이전트 활용 방식이 추론 성능을 향상시키지만, 모든 모델에 일관되게 적용되지는 않아요.
저사양 모델은 수치 추론 작업에서 성능이 저하되고 더 많은 토큰을 소비하는 경향이 있어요.