AutoTTS, LLM 추론 토큰 70% 절감

Researchers let AI Agents Optimize LLM Reasoning and Cut Tokens by 70%

·2026.05.12 21:20

핵심 내용

AutoTTS가 AI agent 기반 반복 최적화로 LLM 추론 토큰을 70% 줄였다.

**AutoTTS(automated test-time scaling)**는 AI agent가 controller code를 작성하고, 테스트 결과를 feedback으로 받아 다시 고치며 추론 전략을 자동 최적화한다.

이 방식은 동일한 정확도를 유지하면서도 토큰 사용량을 약 70% 줄였다. 비교 기준은 64개 병렬 reasoning chains였다.

공동 연구진은 UMD, UVA, WUSTL, UNC, Google, Meta 소속이다.

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