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자기 자신을 입력으로 받는 규칙은 왜 위험할까?

Coquand의 SEP 항목은 단순 유형이론과 의존 유형이론이 자기적용의 역설을 막고 논리·수학·계산을 조직하는 방식을 설명합니다.

Type Theory

불확실한 값은 일부러 비슷한 색으로 묶어야 할까?

Correll·Moritz·Heer는 값-억제 불확실성 팔레트를 제안하고 두 온라인 실험에서 읽기 성능과 위험 선택이 어떻게 달라지는지 평가했습니다.

Value-Suppressing Uncertainty Palettes

보기 순서만 바꿔도 AI의 선택이 달라질까?

같은 두 답을 A·B와 B·A로 제시해 선택 변화율과 균형 합산을 구분합니다.

AI 심판은 자기 계열의 답을 더 좋아할까?

내용 조건은 같은 익명 답 A·B를 심판 A·B와 사람 루브릭이 평가할 때 88:78, 77:87, 80:80으로 달라지는 교육용 감사를 수행합니다.

답이 길면 AI 심판은 더 좋은 답으로 볼까?

핵심 근거는 2개로 같은 60단어·180단어 답을 길이 보너스 규칙과 근거 루브릭으로 채점해 선택이 뒤집히는 과정을 확인합니다.