연구진은 LLM 추론 과정에서 반복되는 구조적 토큰과 문제 해결에 기여하는 유기적 토큰의 차이를 발견했어요. 모델의 추론 과정을 분석하여 자주 등장하는 구조적 패턴을 담은 슈퍼토큰을 추출하고, 이를 모델에 적용하여 추론 과정을 압축했어요. 실험 결과, 평균 8.1%의 추론 과정 단축 효과를 보였으며, 모델 정확도에 통계적으로 유의미한 손실은 없었어요.