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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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검색 결과 제목

  1. 341풀지 못한 정리에서 다시 배우면 자동증명기는 더 강해질까?
  2. 342‘과신한다’는 말은 실력·순위·확신 중 무엇이 지나치다는 뜻일까?
  3. 343내 것이 되면 같은 물건의 값이 더 커질까?
  4. 344같은 가능성을 어떻게 나누어 보여 주느냐가 확률 판단을 바꿀까?
  5. 3458,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?
풀지 못한 정리에서 다시 배우면 자동증명기는 더 강해질까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식

풀지 못한 정리에서 다시 배우면 자동증명기는 더 강해질까?

풀지 못한 정리에서 다시 배우면 자동증명기는 더 강해질까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

풀지 못한 정리에서 다시 배우면 자동증명기는 더 강해질까?

HyperTree Proof Search는 증명 탐색 결과를 온라인 학습에 되돌려 훈련 분포 밖 정리의 탐색 정책을 개선한다.

HyperTree Proof Search for Neural Theorem Proving

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
과신을 과대평가, 과대배치, 과도정밀성의 세 열로 나누고 각각 실제 점수, 순위, 확률범위와 비교한 표

‘과신한다’는 말은 실력·순위·확신 중 무엇이 지나치다는 뜻일까?

과신을 과대평가, 과대배치, 과도정밀성의 세 열로 나누고 각각 실제 점수, 순위, 확률범위와 비교한 표
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

‘과신한다’는 말은 실력·순위·확신 중 무엇이 지나치다는 뜻일까?

과신 연구는 실제 성과의 과대평가, 타인 대비 과대배치, 믿음 범위의 과도한 정밀성을 구분하며 과제 난도에 따라 앞의 두 편향은 반대로 움직일 수 있음을 보였습니다.

The Trouble with Overconfidence

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 머그잔이 무작위 소유 표지를 받은 뒤 판매자 최소값과 구매자 최대값의 두 판단 경로로 갈라진다.

내 것이 되면 같은 물건의 값이 더 커질까?

같은 머그잔이 무작위 소유 표지를 받은 뒤 판매자 최소값과 구매자 최대값의 두 판단 경로로 갈라진다.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

내 것이 되면 같은 물건의 값이 더 커질까?

무작위로 물건을 받은 판매자는 구매자보다 높은 값을 요구했고, 소유권의 기준점 효과가 반복 거래에서도 관찰됐습니다.

Experimental Tests of the Endowment Effect and the Coase Theorem

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 전체 직사각형을 두 칸과 네 칸으로 나눈 뒤 균등 배분 기준이 50퍼센트와 25퍼센트로 달라지는 비교 도식

같은 가능성을 어떻게 나누어 보여 주느냐가 확률 판단을 바꿀까?

같은 전체 직사각형을 두 칸과 네 칸으로 나눈 뒤 균등 배분 기준이 50퍼센트와 25퍼센트로 달라지는 비교 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 가능성을 어떻게 나누어 보여 주느냐가 확률 판단을 바꿀까?

Fox와 Clemen의 다섯 연구를 바탕으로 같은 사건 공간도 선택지 분할 방식에 따라 각 항목의 주관확률이 균등한 ‘무지 사전분포’ 쪽으로 끌릴 수 있음을 설명합니다.

Subjective Probability Assessment in Decision Analysis: Partition Dependence and Bias Toward the Ignorance Prior

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
한 문제에서 첫 후보 하나와 8192개 후보 묶음이 각각 검증기로 들어가 pass at 1과 pass at 8192로 나뉘는 도식

8,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?

한 문제에서 첫 후보 하나와 8192개 후보 묶음이 각각 검증기로 들어가 pass at 1과 pass at 8192로 나뉘는 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

8,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?

Kimina-Prover Preview v1의 강화학습과 miniF2F pass@8192 결과를 살펴보며 대규모 후보 탐색 성과와 단일 시도 능력, 형식 검증 비용을 구분한다.

Kimina-Prover Preview: Towards Large Formal Reasoning Models with Reinforcement Learning

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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