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세 연구의 대상·비교 활동·검사 시점·결과 유형을 골라 포함 연구와 허용되는 해석을 바꾸고, 서로 다른 설계를 한 수치로 섞지 않는다.
Test-Enhanced Learning: Taking Memory Tests Improves Long-Term Retention
타당화 논증은 관찰에서 채점, 일반화, 실제 수행, 활용 결정으로 넘어가는 근거를 살핍니다. 점수의 정확성과 점수 사용의 정당성을 구별합니다.
A contemporary approach to validity arguments: a practical guide to Kane’s framework
대규모 언어모델의 자동 형식화는 일부 문제를 완전한 Isabelle 명세로 바꾸고 증명 학습을 개선했지만 번역 검증이 병목입니다.
Autoformalization with Large Language Models
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
자기일관성 방법은 다양한 풀이 경로에서 최종 답을 모읍니다. 정답률 개선과 답의 논리적 보증을 구별하고, 반복 답변의 독립성도 따져 봅니다.
Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models
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