REPOT: 체크포인트 복구를 통한 복구 가능한 프로그램 오브 소트

연구진은 생성된 Python 계획을 체크포인트처럼 검증하고, 첫 오류 지점부터만 복구하는 RePoT 기반 Program-of-Thought 방식을 제안했다.

PuzzleZoo-775에서 RePoT는 여러 모델에서 기존 PoT보다 약 3~11%p 높은 성능을 보였고, gpt-5.4-mini-medium에서는 96.9% 대 86.3%를 기록했다.

이 방법은 PlanBench Blocksworld에서도 성능 향상을 재현했으며, 대개 추가 모델 호출이 최대 1회면 돼 비용 부담이 작다.

또한 실패 지점을 고정한 비교를 위해 복구 방법 평가용 데이터셋 Derail-550도 공개했다.