Reliable Reasoning

信頼できる LLM reasoning のための信号と手法を体系化

大規模言語モデル（LLM）のreasoningを信頼できる形で引き出す研究が、2025–2026年に急速に発展した。本書は、generationを長くするだけでなく、外部信号を用いてreasoningを改善・評価する手法を横断して整理する。

対象は、訓練側の信号、推論側の信号、構造的アプローチである。能力獲得の実態、正しさの推定、inference computeの配分を共通の評価軸として扱う。