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

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  1. 1신경망 안에 만족가능성 풀이 층을 넣으면 규칙을 배울 수 있을까?
  2. 2조건을 못 맞추는 퍼즐은 인공지능(AI)에게 왜 더 어려울까?
시각 인식 후보와 행 열 상자 제약이 MAXSAT 합류점에 모여 만족 격자로 이어지는 세 층 구조.

신경망 안에 만족가능성 풀이 층을 넣으면 규칙을 배울 수 있을까?

시각 인식 후보와 행 열 상자 제약이 MAXSAT 합류점에 모여 만족 격자로 이어지는 세 층 구조.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

신경망 안에 만족가능성 풀이 층을 넣으면 규칙을 배울 수 있을까?

SATNet은 미분 가능한 근사 MAXSAT 풀이 층을 신경망에 넣어 패리티·스도쿠·시각 스도쿠의 논리 구조를 제한된 감독으로 학습했습니다.

SATNet: Bridging Deep Learning and Logical Reasoning Using a Differentiable Satisfiability Solver

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
후보 생성, 조건 검사, 불가능성 증명를 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.

조건을 못 맞추는 퍼즐은 인공지능(AI)에게 왜 더 어려울까?

후보 생성, 조건 검사, 불가능성 증명를 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

조건을 못 맞추는 퍼즐은 인공지능(AI)에게 왜 더 어려울까?

SATBench의 2,100개 문제는 해 찾기와 불가능성 판정 사이의 비대칭을 드러냅니다.

SATBench: Benchmarking LLMs’ Logical Reasoning via Automated Puzzle Generation from SAT Formulas

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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