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

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  1. 1긴 문맥을 읽는 인공지능(AI)는 가운데 근거도 똑같이 찾을까?
  2. 2인공지능(AI) 심사위원에게 답의 순서를 바꿔 보여 주면?
  3. 3막대는 실제 값보다 정사각형에 가까운 높이로 기억될까?
  4. 4연속 성공 뒤의 성공률을 세면 왜 ‘핫핸드’가 작게 보일까?
  5. 5선그래프의 평균은 더 많이 출렁이는 구간 쪽으로 끌릴까?
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 →
A→B 순서에서는 A를, B→A 순서에서는 B를 고르는 가상 위치 우선 심사. 두 판정은 같은 답을 지지하지 않는다.

인공지능(AI) 심사위원에게 답의 순서를 바꿔 보여 주면?

A→B 순서에서는 A를, B→A 순서에서는 B를 고르는 가상 위치 우선 심사. 두 판정은 같은 답을 지지하지 않는다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI) 심사위원에게 답의 순서를 바꿔 보여 주면?

내용은 그대로인데 먼저 놓인 답을 고른다면 판정은 얼마나 믿을 수 있을까요? 두 순서의 결과를 비교하는 가상 실험을 해 봅니다.

Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena

게시 2026-09-15 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
실제 높이 60이 같은 넓은 막대와 좁은 막대 옆에 각각 위와 아래로 향하는 기억 편향 화살표가 있는 비교 그림

막대는 실제 값보다 정사각형에 가까운 높이로 기억될까?

실제 높이 60이 같은 넓은 막대와 좁은 막대 옆에 각각 위와 아래로 향하는 기억 편향 화살표가 있는 비교 그림
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

막대는 실제 값보다 정사각형에 가까운 높이로 기억될까?

Truth or Square 연구의 세 실험을 통해 막대의 가로세로 비율이 위치값 기억을 정사각형 쪽으로 끌어당기는 편향을 만들 수 있음을 살펴봅니다.

Truth or Square: Aspect Ratio Biases Recall of Position Encodings

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
짧은 HHT와 THH 수열에서 연속 성공 뒤의 관측 가능한 위치와 끝에서 사라지는 다음 시행을 표시한 선택 편향 도식

연속 성공 뒤의 성공률을 세면 왜 ‘핫핸드’가 작게 보일까?

짧은 HHT와 THH 수열에서 연속 성공 뒤의 관측 가능한 위치와 끝에서 사라지는 다음 시행을 표시한 선택 편향 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

연속 성공 뒤의 성공률을 세면 왜 ‘핫핸드’가 작게 보일까?

유한한 성공·실패 수열에서 성공 연속구간 뒤의 시행만 고르면 조건부 성공률 추정치가 아래로 치우칠 수 있습니다.

Surprised by the Hot Hand Fallacy? A Truth in the Law of Small Numbers

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
평균선은 같지만 왼쪽은 잔잔하고 오른쪽은 크게 출렁이는 선과 고변동 쪽으로 이동한 지각 평균선을 보여 주는 그래프

선그래프의 평균은 더 많이 출렁이는 구간 쪽으로 끌릴까?

평균선은 같지만 왼쪽은 잔잔하고 오른쪽은 크게 출렁이는 선과 고변동 쪽으로 이동한 지각 평균선을 보여 주는 그래프
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

선그래프의 평균은 더 많이 출렁이는 구간 쪽으로 끌릴까?

두 사전등록 실험을 통해 선의 위치 평균 추정이 변동성이 큰 구간 쪽으로 편향될 수 있고 점 표시가 그 편향을 줄일 수 있음을 설명합니다.

The Impact of Unequal Variability on the Perception of Line Graphs

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

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