해외 학술 연구

해외 학술 연구

그림으로 이해하고, 원문으로 깊이 읽습니다.

관심 주제와 난이도로 필요한 글을 찾아보세요. 개념을 익히는 학습과 원문에 근거한 연구 해설을 구분했습니다.

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

해외 학술 연구의 7개 분야

조건 초기화

해외 학술 연구72편 · 69묶음

검색 결과 제목

  1. 56필요 없는 숫자 하나가 인공지능(AI)의 답을 흔들까?
  2. 57정답을 잘 고르는 인공지능(AI)는 반례도 잘 만들까?
  3. 58인공지능(AI)가 보조선을 잘 찾으면 기하 증명도 끝난 걸까?
  4. 59단어를 낯설게 바꾸면 인공지능(AI)의 논리 퍼즐 실력도 유지될까?
  5. 60증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?
기본형 24÷4=6, 색 정보 추가형 24÷4=6, 8개 보관 조건 변경형 (24-8)÷4=4. 무관 정보와 실제 조건 변경을 구별한다.

필요 없는 숫자 하나가 인공지능(AI)의 답을 흔들까?

기본형 24÷4=6, 색 정보 추가형 24÷4=6, 8개 보관 조건 변경형 (24-8)÷4=4. 무관 정보와 실제 조건 변경을 구별한다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 입문

필요 없는 숫자 하나가 인공지능(AI)의 답을 흔들까?

같은 계산 구조에서 이름·숫자·무관 정보를 바꾸는 평가를 살펴봅니다. 한 번의 정답보다 변형에 대한 안정성을 묻습니다.

GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models

게시 2026-09-12 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
하나의 추론 문제를 논리 표현, 반례 구성, 타당성 판정의 세 과제로 나누고 마지막에 서로 모순 없는지 대조하는 교육용 평가 그림.

정답을 잘 고르는 인공지능(AI)는 반례도 잘 만들까?

하나의 추론 문제를 논리 표현, 반례 구성, 타당성 판정의 세 과제로 나누고 마지막에 서로 모순 없는지 대조하는 교육용 평가 그림.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

정답을 잘 고르는 인공지능(AI)는 반례도 잘 만들까?

2026년 9월 개정된 로직스킬스 연구는 문장의 논리적 표현, 반례 구성, 타당성 판단을 나누어 평가합니다.

LogicSkills: A Structured Benchmark for Formal Reasoning in Large Language Models

게시 2026-09-12 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
형식화된 전제에서 신경모형의 보조점 후보, 기호 엔진의 규칙 유도, 검증된 결론으로 이어지는 네 단계 표. 각 단계의 실패 조건을 함께 표시한다.

인공지능(AI)가 보조선을 잘 찾으면 기하 증명도 끝난 걸까?

형식화된 전제에서 신경모형의 보조점 후보, 기호 엔진의 규칙 유도, 검증된 결론으로 이어지는 네 단계 표. 각 단계의 실패 조건을 함께 표시한다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)가 보조선을 잘 찾으면 기하 증명도 끝난 걸까?

AlphaGeometry는 신경 언어모형의 보조 구성 제안과 기호 추론기의 검증을 결합했습니다. 30문제 성과와 적용 범위를 분리해 읽습니다.

Solving Olympiad Geometry without Human Demonstrations

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
원 퍼즐, 난독화, 동일 해 검증을 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.

단어를 낯설게 바꾸면 인공지능(AI)의 논리 퍼즐 실력도 유지될까?

원 퍼즐, 난독화, 동일 해 검증을 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

단어를 낯설게 바꾸면 인공지능(AI)의 논리 퍼즐 실력도 유지될까?

4,290개 퍼즐의 Mystery-Zebra는 논리 구조, 난이도와 표면 표현의 영향을 분리해 평가합니다.

Lexical Recall or Logical Reasoning: Probing the Limits of Reasoning Abilities in Large Language Models

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
후보 증명, Lean 피드백, 탐색 갱신을 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?

후보 증명, Lean 피드백, 탐색 갱신을 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?

DeepSeek-Prover-V1.5는 Lean 4 검증 피드백을 강화학습과 트리 탐색에 이용해 형식증명 성능을 평가했습니다.

DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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