SD-GPS는 기하 문제 풀이의 두 병목—다운스트림 솔버 호환성과 무관하게 수행되던 자동 형식화(autoformalization), 고정 규칙 라이브러리로 인한 연역 교착—을 심볼릭 솔버를 '실행 오라클'로 삼아 해결하는 뉴로-심볼릭 프레임워크다. QwenVL3-2B 위에 지도학습 형식 언어 적응과 해결가능성 유도 강화학습을 통합해 실행 가능성(executability)을 핵심 학습 신호로 삼고, 교착 인지 에이전트가 현재 증명 상태에서 보조 보조정리를 제안하되 모든 제안을 심볼릭 검증으로 걸러 건전성을 보장한다. Geometry3K와 PGPS9K에서 기존 MLLM·뉴럴·뉴로-심볼릭 방법을 완성형·객관식·크로스모달 참조 전 평가 방식에 걸쳐 일관되게 능가했다. 멀티모달 인식과 심볼릭 실행의 루프를 닫는 것이 검증 가능한 추론 능력의 열쇠임을 보여준다.

• •심볼릭 솔버를 형식화와 연역 전 과정의 실행 오라클로 삼는 솔버 주도(SD-GPS) 프레임워크 제안
• •QwenVL3-2B 기반으로 지도학습 적응과 해결가능성 유도 RL을 통합, 실행 가능성을 핵심 학습 신호로 사용
• •연역 교착 시 국소 보조정리를 제안하고 심볼릭 검증으로 건전성을 보장하는 교착 인지 에이전트 도입
• •Geometry3K·PGPS9K에서 기존 MLLM·뉴럴·뉴로-심볼릭 방법을 전 평가 체계에서 일관되게 능가
• •고정 규칙 라이브러리의 한계를 검증된 정리 제안으로 돌파하는 점이 차별점