この記事では、「モニター・生成・検証（MGV）」フレームワークを提案し、これは従来の「生成・検証」パラダイムにメタ認知の監視プロセスを追加することを目指しています。既存の推論アーキテクチャでは、出力の生成と検証が優先され、推論を開始するタイミングや方法を決定する監視プロセスが欠落しています。この欠陥により、モデルが早期に非最適な推論経路にコミットし、結果として約20％の精度損失が生じることがあります。MGVは、生成前に認知的経験（難易度評価や自信の判断など）を捕捉し、検証のフィードバックを通じて将来の監視を強化します。この研究は、メタ認知理論の初の体系的な計算的翻訳を提供し、推論システムの失敗を理解するための原則的な語彙と将来の設計への具体的な介入提案を示しています。