본 논문은 LLM의 상태 없음 문제를 해결하기 위해 구조적 긴장, 오프라인 순환 루프, 추론 시간 플라스티시티 3가지 메커니즘을 제안합니다.
구조적 긴장은 새로운 정보와 기존 매니폴드 토폴로지의 충돌에서 파생된 내재적 손실 함수로, 외부 보상 최적화가 아닌 내부 자기 일관성을 추구합니다.
제안된 메커니즘은 다양한 모델 인스턴스가 고유한 토폴로지 구조를 발전시켜 기존 LLM의 균일성을 탈피하면서도 엄격한 거버넌스 내에서 작동하는 이종 지능 생태계를 구축합니다.