연구진은 대규모 언어 모델의 추론 오류를 수정하는 새로운 방법인 '잠재적 위상 이동 롤백(LPSR)'을 제안했어요. LPSR은 핵심 레이어에서 잔차 스트림을 모니터링하여 오류 방향 전환을 감지하고, KV-캐시를 되돌리고 미리 계산된 조향 벡터를 주입하는 방식으로 작동해요. LPSR은 기존 방식보다 수학 문제 해결 능력(MATH-500)에서 15.2% 향상된 성능을 보였으며, 자연스러운 자체 수정 방식보다도 훨씬 뛰어난 결과를 보여줬어요.