Cognitive BASICは、BASICスタイルのシンプルなプロンプト言語で、大規模言語モデル（LLM）の推論を明示的なステップ実行トレースに構造化するための、モデル内インタプリタを提案します。レトロBASICのシンプルさに触発され、番号付きの行と簡単なコマンドを解釈可能な認知制御層として再利用します。現代のLLMは、こうした短いプログラムを信頼性高くシミュレーションできることで、モデル内での透明な多段階推論が可能になります。自然言語インタプリタファイルはコマンドの意味、メモリの更新、ロギング動作を指定します。メンタルモデルインタプリタは、宣言的および手続き的知識を抽出し、矛盾を検出し、必要に応じて解決策を生成します。知識抽出、対立検出、推論タスクのベンチマークで3つのLLMを比較した結果、すべてのモデルがCognitive BASICプログラムを実行でき、全体として強力だが一様ではないパフォーマンスを示しました。