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AI를 평가할 때, 예측 시점에는 몰랐던 결과를 학습에 써도 될까?

6월 말에 사용할 AI를 평가한다고 가정합니다. 8월에야 확인된 고객의 이용 결과까지 학습 자료에 넣으면 무엇이 잘못되는지 살펴봅니다.

비슷한 문제를 섞어 풀면 왜 연습은 어렵고 시험은 나아질까?

Rohrer와 Taylor의 수학 연습 연구에서 간격두기와 교차연습의 지연검사 이점을 읽고, 문제 수보다 배열이 바꾸는 판단 기회를 살펴봅니다.

The Shuffling of Mathematics Problems Improves Learning

인공지능(AI)에게 같은 질문을 여러 번 하면 꾸며낸 사실을 찾을 수 있을까?

SelfCheckGPT가 검은상자 생성 모델의 여러 표본 사이 불일치를 이용해 환각을 탐지한 방법을 읽고, 일관성과 사실성을 구분합니다.

SelfCheckGPT: Zero-Resource Black-Box Hallucination Detection for Generative Large Language Models

결과를 보기 전에 연구 방법만으로 출판을 결정할 수 있을까?

Chambers가 Cortex에 도입한 등록보고서 제안을 읽고, 결과의 방향보다 질문과 방법을 먼저 심사하는 절차가 선택적 출판을 어떻게 줄이는지 살펴봅니다.

Registered Reports: A New Publishing Initiative at Cortex

100명씩 시작했는데 완주자가 다르면, 어느 결과를 비교해야 할까?

두 집단의 이탈 인원·이유 확인·분석 방식을 바꾸어 완주자 비율, 시작 인원 기준 하한과 허용되는 연구 해석을 비교합니다.

CONSORT 2025 Statement