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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. 1풀이 예시를 보여 주면 작은 인공지능(AI)도 추론을 잘하게 될까?
  2. 2인공지능(AI)가 식을 프로그램으로 쓰면 계산 실수는 줄어들까?
  3. 3인공지능(AI)는 언제 계산기나 검색기를 불러야 하는지 스스로 배울 수 있을까?
  4. 4자연어 수학을 논리식으로 옮기면 의미도 자동으로 보존될까?
  5. 5인공지능(AI)가 한 단계씩 맞게 추론해도 전체 증명은 실패할 수 있을까?
작은·중간·큰 모형에서 표준 답과 풀이 예시의 가상 성능 차이가 다르게 나타나는 계단형 그래프.

풀이 예시를 보여 주면 작은 인공지능(AI)도 추론을 잘하게 될까?

작은·중간·큰 모형에서 표준 답과 풀이 예시의 가상 성능 차이가 다르게 나타나는 계단형 그래프.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

풀이 예시를 보여 주면 작은 인공지능(AI)도 추론을 잘하게 될까?

Wei 등의 연쇄 사고 촉진 연구를 모델 규모별로 읽고, 풀이 형식과 실제 추론 능력을 구분합니다.

Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

게시 2026-09-26 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
문장제에서 변수와 식을 추출해 제한된 프로그램을 실행하고 의미 검산으로 돌아가는 네 단계 흐름도.

인공지능(AI)가 식을 프로그램으로 쓰면 계산 실수는 줄어들까?

문장제에서 변수와 식을 추출해 제한된 프로그램을 실행하고 의미 검산으로 돌아가는 네 단계 흐름도.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 식을 프로그램으로 쓰면 계산 실수는 줄어들까?

Program of Thoughts는 언어모델이 계산까지 문장으로 이어 쓰는 대신, 추론을 실행 가능한 프로그램으로 표현하고 계산은 외부 실행기에 맡깁니다.

Program of Thoughts Prompting: Disentangling Computation from Reasoning for Numerical Reasoning Tasks

게시 2026-09-22 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
텍스트에서 API 호출 후보를 만들고 도구를 실행한 뒤 손실 감소 문턱을 넘은 호출만 학습 자료에 남기는 네 단계 흐름도.

인공지능(AI)는 언제 계산기나 검색기를 불러야 하는지 스스로 배울 수 있을까?

텍스트에서 API 호출 후보를 만들고 도구를 실행한 뒤 손실 감소 문턱을 넘은 호출만 학습 자료에 남기는 네 단계 흐름도.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)는 언제 계산기나 검색기를 불러야 하는지 스스로 배울 수 있을까?

Toolformer는 소수의 사용 예시에서 API 호출 후보를 만들고, 다음 단어 예측 손실을 실제로 줄인 호출만 남겨 언어모델을 미세조정했습니다.

Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools

게시 2026-09-21 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
자연어 문제에서 형식 명세와 증명기로 이어지는 화살표 사이에 의미 보존 검증 문이 별도로 놓여 있다.

자연어 수학을 논리식으로 옮기면 의미도 자동으로 보존될까?

자연어 문제에서 형식 명세와 증명기로 이어지는 화살표 사이에 의미 보존 검증 문이 별도로 놓여 있다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

자연어 수학을 논리식으로 옮기면 의미도 자동으로 보존될까?

대규모 언어모델의 자동 형식화는 일부 문제를 완전한 Isabelle 명세로 바꾸고 증명 학습을 개선했지만 번역 검증이 병목입니다.

Autoformalization with Large Language Models

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
시작 전제에서 세 갈래의 유효한 추론이 나오지만 목표에 닿는 가운데 경로만 선택해야 하는 탐색 트리

인공지능(AI)가 한 단계씩 맞게 추론해도 전체 증명은 실패할 수 있을까?

시작 전제에서 세 갈래의 유효한 추론이 나오지만 목표에 닿는 가운데 경로만 선택해야 하는 탐색 트리
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 한 단계씩 맞게 추론해도 전체 증명은 실패할 수 있을까?

PrOntoQA 분석은 개별 추론 정확성과 여러 갈래에서 목표 경로를 찾는 증명 계획을 분리합니다.

Language Models Are Greedy Reasoners: A Systematic Formal Analysis of Chain-of-Thought

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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