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자기 자신을 입력으로 받는 규칙은 왜 위험할까?

Coquand의 SEP 항목은 단순 유형이론과 의존 유형이론이 자기적용의 역설을 막고 논리·수학·계산을 조직하는 방식을 설명합니다.

Type Theory

코드가 예시 입력을 통과하면 프로그램이 옳다는 증명도 된 걸까?

입출력 테스트와 형식 명세 증명은 어떤 다른 보장을 주는가?

Proving the Coding Interview: A Benchmark for Formally Verified Code Generation

AI 시험 문제가 학습 자료와 겹치면 점수를 믿을 수 있을까?

공개 시험·재표현 시험·새 비공개 시험의 결과를 비교하며 암기와 새로운 문제 해결을 구분합니다.

입력 분포가 바뀌면 AI 오류도 같은 방식으로 늘어날까?

전체 정확도 82%가 66%로 같게 떨어져도 입력 구성 80·20→40·60의 변화와 조건별 정확도 90%→70%의 관계 변화는 다른 진단임을 비교합니다.

답이 길면 AI 심판은 더 좋은 답으로 볼까?

핵심 근거는 2개로 같은 60단어·180단어 답을 길이 보너스 규칙과 근거 루브릭으로 채점해 선택이 뒤집히는 과정을 확인합니다.