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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
원형과 도넛형 그래프에는 여러 시각 단서가 함께 변합니다. 어느 단서를 쓰는지 실험적으로 분리해야 합니다.
Arcs, Angles, or Areas: Individual Data Encodings in Pie and Donut Charts
프로그램 보조 언어모델은 문제 해석과 계산 실행의 역할을 나눕니다. 실행이 성공해도 문제를 제대로 옮겼는지 확인해야 하는 이유를 알아봅니다.
PAL: Program-aided Language Models
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
직관주의 논리는 참을 구성 가능한 증명과 연결합니다. 배중률과 이중부정 제거가 왜 자동 규칙이 아닌지 살펴봅니다.
Intuitionistic Logic
571–575 / 1588편
