연구진은 LLM의 추론 성능을 개선하기 위해 잠재적 추론 프레임워크 NF-CoT를 제안했어요. NF-CoT는 정규화 흐름을 사용하여 연속적인 사고를 모델링하며, 기존 방식의 단점을 보완하고 기존 LLM의 장점을 유지해요. NF-CoT는 코드 생성 벤치마크에서 기존 방식보다 높은 성공률을 기록하며 중간 추론 비용을 절감했어요.