연구진은 LLM의 추론 성능을 향상시키는 잠재적 추론 프레임워크 NF-CoT를 제안했어요. NF-CoT는 정규화 흐름을 사용하여 연속적인 사고를 모델링하여 기존 방식의 단점을 보완하고, 기존 KV 캐시 디코딩과 호환성을 유지해요. 코드 생성 벤치마크에서 NF-CoT는 기존 방식보다 합격률을 높이고 중간 추론 비용을 절감하는 효과를 보여줬어요.