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

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검색 결과504건

검색 결과 제목

  1. 71AI가 시간대를 빼먹으면 마감이 달라질까?
  2. 72추론 규칙도 전제로 적으면 논증이 더 확실해질까?
  3. 73결과를 알고 나면 처음부터 뻔했다고 느끼는 이유는?
  4. 74긴 문맥을 읽는 인공지능(AI)는 가운데 근거도 똑같이 찾을까?
  5. 75관찰자료를 임상시험처럼 읽으려면 무엇을 먼저 맞춰야 할까?
운영 사무실에서 성인 분석가 두 명이 세계 지도와 여러 시계를 대조하고 작은 공식 갈색 안경 올빼미가 지도 끝에서 시각 카드를 미는 장면

AI가 시간대를 빼먹으면 마감이 달라질까?

운영 사무실에서 성인 분석가 두 명이 세계 지도와 여러 시계를 대조하고 작은 공식 갈색 안경 올빼미가 지도 끝에서 시각 카드를 미는 장면
인공지능과 논리논리학 배우기 · 주제별 학습 · 입문

AI가 시간대를 빼먹으면 마감이 달라질까?

같은 시계 숫자라도 UTC 오프셋이 다르면 서로 다른 순간입니다. 현지 시각과 오프셋을 바꾸어 UTC 마감 전후를 직접 판정합니다.

게시 2026-10-01 · 약 11분논리학 학습 글 읽기 →
전제 A와 B에서 결론 C로 가기 위해 규칙을 전제로 계속 추가하면 R1, R2, R3가 끝없이 늘고, 규칙 적용은 별도로 남는 도식

추론 규칙도 전제로 적으면 논증이 더 확실해질까?

전제 A와 B에서 결론 C로 가기 위해 규칙을 전제로 계속 추가하면 R1, R2, R3가 끝없이 늘고, 규칙 적용은 별도로 남는 도식
논리의 기초와 역사해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

추론 규칙도 전제로 적으면 논증이 더 확실해질까?

추론 규칙을 전제로만 계속 추가하면 적용을 위한 다음 규칙이 남습니다. 전제 추가와 실제 적용을 분리해 봅니다.

What the Tortoise Said to Achilles

게시 2026-09-29 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
결과를 알기 전 여러 가능성에 나뉜 판단이 결과를 안 뒤 한 경로로 몰리고, 대안 검토가 그 쏠림을 줄이는 도식

결과를 알고 나면 처음부터 뻔했다고 느끼는 이유는?

결과를 알기 전 여러 가능성에 나뉜 판단이 결과를 안 뒤 한 경로로 몰리고, 대안 검토가 그 쏠림을 줄이는 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

결과를 알고 나면 처음부터 뻔했다고 느끼는 이유는?

결과를 알고 나면 그 결과가 처음부터 더 가능해 보입니다. 사전 판단과 대안 검토로 회고 격차를 확인합니다.

Hindsight ≠ Foresight: The Effect of Outcome Knowledge on Judgment Under Uncertainty

게시 2026-09-29 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
긴 문맥의 처음과 끝에서는 성능이 높고 가운데 근거에서는 낮아지는 U자형 위치 민감성 곡선

긴 문맥을 읽는 인공지능(AI)는 가운데 근거도 똑같이 찾을까?

긴 문맥의 처음과 끝에서는 성능이 높고 가운데 근거에서는 낮아지는 U자형 위치 민감성 곡선
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

긴 문맥을 읽는 인공지능(AI)는 가운데 근거도 똑같이 찾을까?

긴 문맥 모델도 근거 위치에 따라 성능이 달라졌습니다. 문서 수와 위치를 바꾸는 교육 모형으로 강건성을 점검합니다.

Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

게시 2026-09-29 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
목표시험의 적격성 판정, 치료 전략 배정, 추적 시작이 같은 시간 영점에 정렬되고 관찰자료가 이를 모방하는 도식

관찰자료를 임상시험처럼 읽으려면 무엇을 먼저 맞춰야 할까?

목표시험의 적격성 판정, 치료 전략 배정, 추적 시작이 같은 시간 영점에 정렬되고 관찰자료가 이를 모방하는 도식
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

관찰자료를 임상시험처럼 읽으려면 무엇을 먼저 맞춰야 할까?

큰 관찰자료도 모방할 목표시험을 먼저 써야 합니다. 자격·전략·추적 시작을 정렬해 시간 편향을 찾습니다.

Using Big Data to Emulate a Target Trial When a Randomized Trial Is Not Available

게시 2026-09-29 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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