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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
핀란드 무작위 설문실험은 자기 이익에 반하는 ‘마지못한 출처’가 중립 출처보다 자동으로 신뢰받지 않았음을 보여 줍니다.
The Force of the Argument Source: The Partiality of the Source Influences the Evaluation of Political Arguments
GSM8K와 학습된 검증기는 풀이 생성과 후보 선택을 분리해 다단계 산술 추론을 개선하는 방법과 그 한계를 보여 줍니다.
Training Verifiers to Solve Math Word Problems
모세 착각 연구는 빠른 오답을 낸 사람도 낮은 확신으로 오류 충돌을 감지할 수 있음을 보여 줍니다.
Moses illusions, fast and slow
2026년 MA-ProofBench는 해석학 200문제를 학부·박사자격 수준으로 나눠 평가했고, 최고 일반 모델도 Pass@8 16%와 5%에 머물러 분야·난도별 검증의 필요성을 보였습니다.
MA-ProofBench: A Two-Tiered Evaluation of LLMs for Theorem Proving in Mathematical Analysis
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