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

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검색 결과13건

검색 결과 제목

  1. 1긴 문맥을 읽는 인공지능(AI)는 가운데 근거도 똑같이 찾을까?
  2. 2같은 네 값인데 막대와 선은 왜 다른 이야기를 만들까?
  3. 3정답을 읽는 것보다 직접 만들어 낸 답이 더 오래 남을까?
  4. 4긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?
  5. 5자연어 증명에 참고문헌을 붙이면 자동으로 검증된 증명이 될까?
긴 문맥의 처음과 끝에서는 성능이 높고 가운데 근거에서는 낮아지는 U자형 위치 민감성 곡선

긴 문맥을 읽는 인공지능(AI)는 가운데 근거도 똑같이 찾을까?

긴 문맥의 처음과 끝에서는 성능이 높고 가운데 근거에서는 낮아지는 U자형 위치 민감성 곡선
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

긴 문맥을 읽는 인공지능(AI)는 가운데 근거도 똑같이 찾을까?

긴 문맥 모델도 근거 위치에 따라 성능이 달라졌습니다. 문서 수와 위치를 바꾸는 교육 모형으로 강건성을 점검합니다.

Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

게시 2026-09-29 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
동일한 네 값을 왼쪽에는 분리된 막대, 오른쪽에는 점을 이은 선으로 나타내 읽기 목적을 비교한 도식.

같은 네 값인데 막대와 선은 왜 다른 이야기를 만들까?

동일한 네 값을 왼쪽에는 분리된 막대, 오른쪽에는 점을 이은 선으로 나타내 읽기 목적을 비교한 도식.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 네 값인데 막대와 선은 왜 다른 이야기를 만들까?

막대그래프와 선그래프가 각각 분리된 비교와 연속적 추세를 암시한다는 세 실험을 읽고, 질문의 구조에 맞는 시각 부호를 선택합니다.

Bars and Lines: A Study of Graphic Communication

게시 2026-09-23 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
읽기 경로와 빈칸 생성 경로가 각각 기억검사로 이어지고 생성 경로에 관계·응답 단서가 추가되는 비교 흐름도

정답을 읽는 것보다 직접 만들어 낸 답이 더 오래 남을까?

읽기 경로와 빈칸 생성 경로가 각각 기억검사로 이어지고 생성 경로에 관계·응답 단서가 추가되는 비교 흐름도
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

정답을 읽는 것보다 직접 만들어 낸 답이 더 오래 남을까?

Slamecka와 Graf의 다섯 실험을 통해 단어를 스스로 생성한 조건이 읽기 조건보다 이후 자유회상과 재인에서 우세했던 생성효과와 그 경계를 살펴봅니다.

The generation effect: Delineation of a phenomenon

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
자료 다섯 개 중 핵심 근거의 위치를 첫째, 셋째, 다섯째로 바꾼 세 줄의 블록 도식. 성능 수치는 표시하지 않는다.

긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?

자료 다섯 개 중 핵심 근거의 위치를 첫째, 셋째, 다섯째로 바꾼 세 줄의 블록 도식. 성능 수치는 표시하지 않는다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?

긴 문맥 처리 연구는 입력 길이와 실제 정보 활용을 구별합니다. 같은 근거의 위치를 바꾸는 평가가 왜 필요한지 살펴봅니다.

Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
참고 정리 검색에서 자연어 증명 생성으로 이어진 뒤 인간 검토와 형식 검증 부재를 구분하는 흐름도

자연어 증명에 참고문헌을 붙이면 자동으로 검증된 증명이 될까?

참고 정리 검색에서 자연어 증명 생성으로 이어진 뒤 인간 검토와 형식 검증 부재를 구분하는 흐름도
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

자연어 증명에 참고문헌을 붙이면 자동으로 검증된 증명이 될까?

NaturalProver는 배경 정리와 정의를 조건으로 자연어 증명 단계를 생성해 사람 평가를 개선했지만, 형식 검사기가 없는 자연어 증명은 여전히 인간 검토가 필요했습니다.

NaturalProver: Grounded Mathematical Proof Generation With Language Models

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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