온도를 바꾸면 인공지능(AI)의 1위 답은 그대로인데 확신만 달라질까?
로짓과 온도를 바꾸어 확률 간격을 직접 계산하고, 양의 온도 조정이 확신 표현은 바꾸지만 같은 로짓의 1위 답은 바꾸지 않는 이유를 확인합니다.
On Calibration of Modern Neural Networks
게시 2026-10-06 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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인공지능(AI)가 ‘90% 확신’하면 열 번 중 아홉 번 맞을까?
언어모델의 P(True)와 P(IK) 연구를 통해 자신감, 판별력, 보정, 새 과제 일반화를 구분합니다. 답변 임계값을 움직여 선택적 응답의 대가를 살펴보세요.
Language Models (Mostly) Know What They Know
게시 2026-09-16 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
예측에 여백을 붙일 때, 폭은 누가 정할까?
보정용 오차 자료로 예측 구간을 만드는 컨포멀 예측(보정 자료로 오차 범위를 정하는 방법)의 입구를 살펴봅니다. 포함률 목표를 바꾸며 구간의 폭을 직접 비교하세요.
A Gentle Introduction to Conformal Prediction and Distribution-Free Uncertainty Quantification
게시 2026-09-15 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
처음 점수가 낮은 집단이 더 올랐다면 교육 효과일까?
평균으로의 회귀를 이해하려면 출발값·변화량·측정의 흔들림을 함께 봐야 합니다. 보정 공식도 가정 검토를 대신하지 않습니다.
Correcting for Regression to the Mean in Behavior and Ecology
게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
두 채점자가 94% 일치하면 채점은 충분히 믿을 만할까?
단순 일치율과 카파는 우연 일치에 대한 가정이 달라 같은 자료에서도 다른 신뢰도 신호를 낼 수 있습니다.
Interrater Reliability: The Kappa Statistic
게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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