본 논문은 완전 이중(full-duplex) 시스템에서 사용자의 음성 스트림을 지속적으로 감지하고 응답을 생성하는 spoken dialogue language model(SDLMs)의 발전을 다룬다. 기존 시스템이 듣는 동안 침묵 토큰을 반복적으로 예측하여 유휴 상태로 유지되는 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 Chronological Thinking이라는 on-the-fly conversational thinking 메커니즘을 제안한다. 이는 Chain-of-Thought와 같은 기존 LLM 사고 방식과 달리, 스트리밍 음향 입력에 맞게 설계되었으며, 엄격한 인과성(strictly causal)과 추가적인 지연 없음(no additional latency)을 특징으로 한다. 실험 결과, Chronological Thinking은 객관적 지표와 인간 평가 모두에서 응답 품질을 향상시켰고, 대화 역학을 효과적으로 처리하며 완전 이중 상호 작용 지표에서 경쟁력 있는 성능을 달성했다.
