"Sözcüksüz Düşünme" adlı makalede detaylandırılan yeni bir yapay zeka modeli, matematiksel problem çözme verimliliğini artırmak için 64 benzersiz soyut sembol kullanan Abstract-CoT yöntemini tanıtıyor. İnsan dilinden bağımsız olan bu semboller, modelin cevap vermeden önce ön muhakeme yapmasını sağlıyor ve MATH-500 kıyaslamasında muhakeme için gereken token sayısını doğruluktan ödün vermeden 11,6 kata kadar azaltıyor. Bu yaklaşım ayrıca AlpacaEval testlerinde performansı artırıyor ve Qwen3-8B, Qwen3-4B ve IBM Granite 4.0 Micro gibi çeşitli model ailelerinde etkili oluyor. Geliştirilen semboller, doğal dile benzer kullanım kalıpları gösteriyor; birkaç sembolün sıkça tekrar kullanılması, rastgele çıktıdan ziyade yapılandırılmış muhakemeyi işaret ediyor.