[논문리뷰] Fortytwo: Swarm Inference with Peer-Ranked Consensus

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Vladyslav Larin, Ihor Naumenko, Aleksei Ivashov, Ivan Nikitin, Alexander Firsov

핵심 연구 목표

중앙 집중식 AI 추론의 확장성 및 신뢰성 한계를 해결하기 위해, 분산형 AI 시스템 에서 swarm intelligence 와 peer-ranked consensus 를 활용하여 높은 정확도, 확장성, 견고성을 갖춘 추론 프로토콜을 개발하는 것을 목표로 합니다. 특히, 단일 모델의 한계를 넘어선 집단 지성의 이점을 극대화하고자 합니다.

핵심 방법론

본 연구는 Fortytwo 프로토콜 을 제안하며, 각 노드가 추론 생성 및 평가 역할을 수행하는 dual-role node 설계를 채택합니다. 주요 방법론은 노드 간 pairwise ranking consensus 를 기반으로 한 reputation-weighted Bradley-Terry 모델 이며, 평가 시 멀티 토큰 추론 체인 (50-100 토큰)을 요구합니다. 또한, compute stake 메커니즘 을 통해 Sybil 공격을 방어하고, 노드의 성능에 따라 reputation을 동적으로 업데이트 하여 참여를 장려합니다.

주요 결과

Fortytwo 프로토콜은 GPQA Diamond 벤치마크 에서 85.90% 의 정확도를 달성하여 기존 다수결 투표 방식(68.69%) 대비 +17.21%p 의 상당한 개선을 보였습니다. LiveCode (84.4%) , MATH-500 (99.6%) , AIME 2024 (100%) , AIME 2025 (96.66%) 등 다양한 벤치마크에서 최고 수준의 성능 을 입증했습니다. 특히, 노이즈나 적대적 프롬프트 조건에서 정확도 하락이 0.12% 에 불과하여 모놀리식 단일 모델(6.20% 하락) 대비 52배 높은 견고성 을 보였습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

이 연구는 분산형 AI 추론 시스템 의 실현 가능성과 우수성을 입증하며, 중앙 집중식 모델의 한계를 극복할 수 있는 강력한 대안을 제시합니다. reputation 시스템 과 compute stake 메커니즘 은 분산 네트워크에서 신뢰성 높은 참여를 유도하고 Sybil 공격을 방어하는 효과적인 방법을 제공합니다. 멀티 토큰 추론 체인 은 AI 모델 평가의 투명성과 디버깅 용이성을 높여, 복잡한 문제 해결 시 더욱 신뢰할 수 있는 결과를 도출하는 데 기여할 수 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.