한곳에서 찾는 논리 자료

통합검색

연구와 학습, 시험과 도서를 한곳에서 찾습니다.

검색 결과마다 자료의 코너와 성격을 표시합니다. 제목을 먼저 살펴보고 그림 카드와 기존 본문으로 이어 가세요.

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

관심 주제로 찾아보기

조건 초기화

검색 결과136건

검색 결과 제목

  1. 71인공지능(AI)에게 “다시 검토해”라고 하면 정답을 오답으로 바꿀 수도 있을까?
  2. 72논리적으로 같은 문장을 조금 바꾸면 인공지능(AI) 답도 그대로일까?
  3. 73증명 단계를 거의 다 맞혀도 전체 정리는 못 풀 수 있을까?
  4. 74문제를 잘게 나누면 인공지능(AI)가 더 어려운 문제도 풀 수 있을까?
  5. 75인공지능(AI)가 한 문제를 푸는 동안 그 문제 주변의 변형을 새로 학습하면 증명력이 올라갈까?
가상20문제에서 정답유지9 정답에서오답3 오답에서정답2 오답유지6으로 최종정답11개.

인공지능(AI)에게 “다시 검토해”라고 하면 정답을 오답으로 바꿀 수도 있을까?

가상20문제에서 정답유지9 정답에서오답3 오답에서정답2 오답유지6으로 최종정답11개.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)에게 “다시 검토해”라고 하면 정답을 오답으로 바꿀 수도 있을까?

외부 정답 정보가 있는 교정과 AI의 내적 자기교정은 다른 조건입니다. 답이 바뀐 횟수보다 어떤 방향으로 바뀌었는지를 확인해 봅니다.

Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
원문과 대우 이중부정 무관사실 변형이 같은 정답 노드에 모이고 부정 변형의 불일치가 따로 표시된다.

논리적으로 같은 문장을 조금 바꾸면 인공지능(AI) 답도 그대로일까?

원문과 대우 이중부정 무관사실 변형이 같은 정답 노드에 모이고 부정 변형의 불일치가 따로 표시된다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

논리적으로 같은 문장을 조금 바꾸면 인공지능(AI) 답도 그대로일까?

RobustLR는 최소 논리 편집과 동치 변환으로 연역 모델의 일관성을 검사했고, 학습된 모델들이 특히 부정에서 흔들림을 보였습니다.

RobustLR: A Diagnostic Benchmark for Evaluating Logical Robustness of Deductive Reasoners

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
열 개의 증명 단계 중 아홉 단계가 초록색으로 성공해도 한 중간 단계의 실패가 최종 정리 실패로 이어지는 사슬 도식.

증명 단계를 거의 다 맞혀도 전체 정리는 못 풀 수 있을까?

열 개의 증명 단계 중 아홉 단계가 초록색으로 성공해도 한 중간 단계의 실패가 최종 정리 실패로 이어지는 사슬 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

증명 단계를 거의 다 맞혀도 전체 정리는 못 풀 수 있을까?

Lean Meets Theoretical Computer Science는 매개변수화한 Busy Beaver·혼합 불 대수 문제로 단계 성공률과 전체 증명 성공률의 큰 차이를 드러낸다.

Lean Meets Theoretical Computer Science: Scalable Synthesis of Theorem Proving Challenges in Formal-Informal Pairs

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
43명 이동 예시의 입력과 결과 표. 버스 3대, 버스비 54만 원, 식비 43만 원을 구해 총비용 97만 원을 얻는다.

문제를 잘게 나누면 인공지능(AI)가 더 어려운 문제도 풀 수 있을까?

43명 이동 예시의 입력과 결과 표. 버스 3대, 버스비 54만 원, 식비 43만 원을 구해 총비용 97만 원을 얻는다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

문제를 잘게 나누면 인공지능(AI)가 더 어려운 문제도 풀 수 있을까?

작은 문제의 답을 다음 문제에 전달하는 least-to-most 연구는 분해의 개수보다 의존 순서와 분해 자체의 정확성이 중요함을 보여 줍니다.

Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
원 목표에서 변형 문제 묶음, 강화학습, 트리 탐색, Lean 커널 검증으로 이어지는 순환도

인공지능(AI)가 한 문제를 푸는 동안 그 문제 주변의 변형을 새로 학습하면 증명력이 올라갈까?

원 목표에서 변형 문제 묶음, 강화학습, 트리 탐색, Lean 커널 검증으로 이어지는 순환도
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 한 문제를 푸는 동안 그 문제 주변의 변형을 새로 학습하면 증명력이 올라갈까?

AlphaProof는 Lean 검증 환경, 대규모 자기학습과 문제별 시험시점 강화학습을 결합해 2024 IMO 비기하 5문제 중 3문제를 풀었지만 막대한 계산비용과 형식화 범위가 제한입니다.

Olympiad-level Formal Mathematical Reasoning with Reinforcement Learning

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

71–75 / 136편