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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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검색 결과91건

검색 결과 제목

  1. 66전제를 한 번 쓰고 버려야 하는 논리도 있을까?
  2. 67인공지능(AI)가 보조선을 잘 찾으면 기하 증명도 끝난 걸까?
  3. 68단어를 낯설게 바꾸면 인공지능(AI)의 논리 퍼즐 실력도 유지될까?
  4. 69증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?
  5. 70정리증명 인공지능(AI)를 시험할 ‘환경’은 왜 필요할까?
선형논리, 자원, 수축·약화의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

전제를 한 번 쓰고 버려야 하는 논리도 있을까?

선형논리, 자원, 수축·약화의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
논리의 기초와 역사논리학 배우기 · 개념·이론 · 일반

전제를 한 번 쓰고 버려야 하는 논리도 있을까?

선형논리는 전제를 무한히 복제하거나 버릴 수 있다는 구조 규칙을 제한해, 명제를 소비되는 자원처럼 추적합니다.

Linear Logic

게시 2026-09-12 · 약 10분논리학 학습 글 읽기 →
형식화된 전제에서 신경모형의 보조점 후보, 기호 엔진의 규칙 유도, 검증된 결론으로 이어지는 네 단계 표. 각 단계의 실패 조건을 함께 표시한다.

인공지능(AI)가 보조선을 잘 찾으면 기하 증명도 끝난 걸까?

형식화된 전제에서 신경모형의 보조점 후보, 기호 엔진의 규칙 유도, 검증된 결론으로 이어지는 네 단계 표. 각 단계의 실패 조건을 함께 표시한다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)가 보조선을 잘 찾으면 기하 증명도 끝난 걸까?

AlphaGeometry는 신경 언어모형의 보조 구성 제안과 기호 추론기의 검증을 결합했습니다. 30문제 성과와 적용 범위를 분리해 읽습니다.

Solving Olympiad Geometry without Human Demonstrations

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
원 퍼즐, 난독화, 동일 해 검증을 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.

단어를 낯설게 바꾸면 인공지능(AI)의 논리 퍼즐 실력도 유지될까?

원 퍼즐, 난독화, 동일 해 검증을 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

단어를 낯설게 바꾸면 인공지능(AI)의 논리 퍼즐 실력도 유지될까?

4,290개 퍼즐의 Mystery-Zebra는 논리 구조, 난이도와 표면 표현의 영향을 분리해 평가합니다.

Lexical Recall or Logical Reasoning: Probing the Limits of Reasoning Abilities in Large Language Models

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
후보 증명, Lean 피드백, 탐색 갱신을 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?

후보 증명, Lean 피드백, 탐색 갱신을 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?

DeepSeek-Prover-V1.5는 Lean 4 검증 피드백을 강화학습과 트리 탐색에 이용해 형식증명 성능을 평가했습니다.

DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
HOL Light, 공통 벤치마크, 강화학습의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

정리증명 인공지능(AI)를 시험할 ‘환경’은 왜 필요할까?

HOL Light, 공통 벤치마크, 강화학습의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

정리증명 인공지능(AI)를 시험할 ‘환경’은 왜 필요할까?

HOList는 HOL Light의 수학 말뭉치를 기계학습 환경과 벤치마크로 공개해 증명 모델을 같은 조건에서 훈련·재생·검증하도록 했습니다.

HOList: An Environment for Machine Learning of Higher-Order Theorem Proving

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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