증명 인공지능(AI)를 비교하려면 같은 문제를 여러 형식체계로 옮겨야 할까?
miniF2F는 올림피아드 수준 문제를 여러 증명 보조기 형식으로 맞춰 신경 정리증명기의 비교 기반을 만들었습니다.
MiniF2F: a cross-system benchmark for formal Olympiad-level mathematics
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miniF2F는 올림피아드 수준 문제를 여러 증명 보조기 형식으로 맞춰 신경 정리증명기의 비교 기반을 만들었습니다.
MiniF2F: a cross-system benchmark for formal Olympiad-level mathematics
시선추적 연구는 자연빈도와 확률, 나무도표와 2×2표가 통계 추론의 탐색 경로를 다르게 만든다고 보고했습니다.
An Eye-Tracking Study of Statistical Reasoning With Tree Diagrams and 2 × 2 Tables
3,026개 사례와 21개 오도 유형의 벤치마크는 답뿐 아니라 문제 영역을 찾는 능력을 평가합니다.
Unmasking Deceptive Visuals: Benchmarking Multimodal Large Language Models on Misleading Chart Question Answering
Buehler·Griffin·Ross의 다섯 연구는 사람들이 자신의 과제를 예측할 때 과거 분포보다 미래 시나리오에 집중해 완료 시간을 낙관한다고 보였습니다.
Exploring the Planning Fallacy: Why People Underestimate Their Task Completion Times
가상 결과를 차례로 보여 주는 HOPs 연구를 읽습니다. 평균의 높이와 두 값의 순서가 바뀔 가능성을 구별하는 연습입니다.
Hypothetical Outcome Plots Outperform Error Bars and Violin Plots for Inferences about Reliability of Variable Ordering
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