수학 인공지능(AI) 시험은 정답만 모으면 충분할까?
MATH 데이터셋은 7개 분야·5단계 난이도의 경시 문제와 단계별 풀이를 함께 제공하며 평가 범위와 풀이 검사의 중요성을 보여 줍니다.
Measuring Mathematical Problem Solving With the MATH Dataset
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MATH 데이터셋은 7개 분야·5단계 난이도의 경시 문제와 단계별 풀이를 함께 제공하며 평가 범위와 풀이 검사의 중요성을 보여 줍니다.
Measuring Mathematical Problem Solving With the MATH Dataset
SATNet은 미분 가능한 근사 MAXSAT 풀이 층을 신경망에 넣어 패리티·스도쿠·시각 스도쿠의 논리 구조를 제한된 감독으로 학습했습니다.
SATNet: Bridging Deep Learning and Logical Reasoning Using a Differentiable Satisfiability Solver
Kruschke의 BEST 방법은 평균·산포·효과크기의 사후분포와 실질적으로 같은 영역을 함께 제시해 이분법적 검정이 숨기는 불확실성을 보여줍니다.
Bayesian Estimation Supersedes the t Test
PutnamBench는 640개 대학 수학문제를 Lean 4·Isabelle과 일부 Coq로 1,692회 형식화해 언어별 자동증명기의 강점과 난도를 비교했습니다.
PutnamBench: Evaluating Neural Theorem-Provers on the Putnam Mathematical Competition
모세 착각 연구는 빠른 오답을 낸 사람도 낮은 확신으로 오류 충돌을 감지할 수 있음을 보여 줍니다.
Moses illusions, fast and slow
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