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인공지능(AI)가 쓸 만한 정리를 찾으면 증명도 끝난 걸까?

린도조 연구에서 전제 검색, 다음 단계 제안, 형식 검증의 역할을 나눕니다. 증명의 빈칸이 어떻게 드러나는지 살펴봅니다.

LeanDojo: Theorem Proving with Retrieval-Augmented Language Models

인공지능(AI)가 논리를 기호로 옮기고 계산기에 맡기면 더 정확할까?

Logic-LM은 언어모델의 형식화와 기호 솔버의 판정을 결합하고 오류 메시지로 번역을 고치는 절차를 평가했습니다.

Logic-LM: Empowering Large Language Models with Symbolic Solvers for Faithful Logical Reasoning

AI는 어떤 기준으로 나눌까?

보관 온도와 무게를 바꾸며 분류 나무의 선택 경로를 한 단계씩 확인합니다.

더 많이 수료한 반이 성공률도 높을까?

18명과 36명이라는 건수에 등록 인원을 붙여, 필요한 좌석 수와 프로그램의 수료 비율이 왜 다른 순위를 만드는지 비교합니다.

한 사례로 규칙을 무너뜨리는 법

몇 번의 성공보다 결정적인 한 반례가 알려주는 것을 찾아봅니다.