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

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검색 결과257건

검색 결과 제목

  1. 71인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?
  2. 72불가능한 가정에서도 결론을 서로 다르게 판단할 수 있을까?
  3. 73사람의 풀이 개요가 자동 증명기의 길잡이가 될 수 있을까?
  4. 74결정을 바꾸지 못하는 정보도 더 모아야 할까?
  5. 75집합이 많이 겹치면 원 대신 점과 막대로 세는 편이 나을까?
표면 전제와 결론 사이 빈칸에 생략 전제를 복원한 뒤 유형 분류와 품질 평가로 갈라지는 도식

인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?

표면 전제와 결론 사이 빈칸에 생략 전제를 복원한 뒤 유형 분류와 품질 평가로 갈라지는 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?

ACL 2025 연구는 일곱 언어모델의 논증 유형 분류를 비교하며, 생략된 전제가 있는 엔티밈과 작은 모델에서 어려움이 커짐을 보였습니다.

Can Large Language Models Understand Argument Schemes?

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
비형식 풀이 초안, 빈칸 있는 형식 스케치, 커널 검증 증명의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

사람의 풀이 개요가 자동 증명기의 길잡이가 될 수 있을까?

비형식 풀이 초안, 빈칸 있는 형식 스케치, 커널 검증 증명의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

사람의 풀이 개요가 자동 증명기의 길잡이가 될 수 있을까?

Jiang 등은 488개 miniF2F 문제에서 비형식 풀이→형식 스케치→자동 증명의 세 단계를 결합해 Isabelle 검증 성공률을 높였습니다.

Draft, Sketch, and Prove: Guiding Formal Theorem Provers with Informal Proofs

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
검사 결과 +, 검사 결과 −, 같은 행동으로 합류의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

결정을 바꾸지 못하는 정보도 더 모아야 할까?

검사 결과 +, 검사 결과 −, 같은 행동으로 합류의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

결정을 바꾸지 못하는 정보도 더 모아야 할까?

Baron·Beattie·Hershey의 여섯 실험은 진단 가설과 맞는 검사 선호, 행동을 바꾸지 못하는 정보 탐색, 확신 과잉을 분리해 조사했습니다.

Heuristics and Biases in Diagnostic Reasoning: II. Congruence, Information, and Certainty

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
A B C D 네 행의 점 조합 세 열과, 각 열 위의 높이가 12 8 5인 교차 크기 막대가 있다.

집합이 많이 겹치면 원 대신 점과 막대로 세는 편이 나을까?

A B C D 네 행의 점 조합 세 열과, 각 열 위의 높이가 12 8 5인 교차 크기 막대가 있다.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

집합이 많이 겹치면 원 대신 점과 막대로 세는 편이 나을까?

UpSet은 집합 교차를 행렬의 점 조합과 막대 길이로 바꾸어 여러 집합의 정확한 교차 크기를 비교하게 합니다.

UpSet: Visualization of Intersecting Sets

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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