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검색 결과15건

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인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

언어모델이 추론 흔적과 외부 행동·관찰을 번갈아 생성하는 ReAct 연구를 살펴봅니다. 전략과 환경 변화를 바꾸어 검증 가능한 경로를 비교하세요.

ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

프로그램 보조 언어모델은 문제 해석과 계산 실행의 역할을 나눕니다. 실행이 성공해도 문제를 제대로 옮겼는지 확인해야 하는 이유를 알아봅니다.

PAL: Program-aided Language Models

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

2026년 MA-ProofBench는 해석학 200문제를 학부·박사자격 수준으로 나눠 평가했고, 최고 일반 모델도 Pass@8 16%와 5%에 머물러 분야·난도별 검증의 필요성을 보였습니다.

MA-ProofBench: A Two-Tiered Evaluation of LLMs for Theorem Proving in Mathematical Analysis

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

ReAct는 추론과 외부 행동을 엮는 방식을 제안했습니다. 계획 문장, 실행 요청, 실제 관찰을 나누면 긴 작업에서 어디까지 확인되었는지 읽을 수 있습니다.

ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

Jiang 등은 488개 miniF2F 문제에서 비형식 풀이→형식 스케치→자동 증명의 세 단계를 결합해 Isabelle 검증 성공률을 높였습니다.

Draft, Sketch, and Prove: Guiding Formal Theorem Provers with Informal Proofs

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