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

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검색 결과148건

검색 결과 제목

  1. 76사람의 풀이 개요가 자동 증명기의 길잡이가 될 수 있을까?
  2. 77기억에 남는 그래프가 더 잘 이해된 그래프일까?
  3. 78더 잘 떠오르는 위험이 실제보다 더 흔해 보일까?
  4. 79선택지가 많으면 언제나 선택이 어려울까?
  5. 80그림이 포함된 정리를 인공지능(AI)가 풀었다면 형식 검증도 통과할까?
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 →
하나의 그래프에서 기억 재인과 수치 이해 두 경로가 갈라져 각각 다른 평가 상자로 이어진다.

기억에 남는 그래프가 더 잘 이해된 그래프일까?

하나의 그래프에서 기억 재인과 수치 이해 두 경로가 갈라져 각각 다른 평가 상자로 이어진다.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

기억에 남는 그래프가 더 잘 이해된 그래프일까?

대규모 시각화 기억 연구는 독특함과 색·사람 모양의 기억 효과를 보였지만 이해 정확성과는 구분해야 합니다.

What Makes a Visualization Memorable?

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
왼쪽 기억에서 떠오르는 사례 막대와 오른쪽 공식 통계 빈도 막대가 분리되어 있고 같은 두 위험의 순서가 달라질 수 있음을 보여 준다.

더 잘 떠오르는 위험이 실제보다 더 흔해 보일까?

왼쪽 기억에서 떠오르는 사례 막대와 오른쪽 공식 통계 빈도 막대가 분리되어 있고 같은 두 위험의 순서가 달라질 수 있음을 보여 준다.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 입문

더 잘 떠오르는 위험이 실제보다 더 흔해 보일까?

사망 원인의 빈도를 판단한 고전 실험은 생생하고 보도되기 쉬운 사건이 빈도 추정을 어떻게 기울일 수 있는지 보여 줍니다.

Judged Frequency of Lethal Events

게시 2026-09-13 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
50개 연구 → 63개 비교 조건 → 참가자 5,036명 → 평균≈0·이질성 큼를 비교하는 LTCT 교육용 도식

선택지가 많으면 언제나 선택이 어려울까?

50개 연구 → 63개 비교 조건 → 참가자 5,036명 → 평균≈0·이질성 큼를 비교하는 LTCT 교육용 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

선택지가 많으면 언제나 선택이 어려울까?

50개 연구의 63개 조건과 5,036명을 종합한 메타분석은 선택 과부하의 평균 효과가 사실상 0에 가까웠지만 연구 간 차이가 컸다고 보고했습니다.

Can There Ever Be Too Many Options? A Meta-Analytic Review of Choice Overload

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
문제 그림과 문장에서 형식 명세를 거쳐 증명 후보와 커널 검사로 이어지는 네 단계 파이프라인.

그림이 포함된 정리를 인공지능(AI)가 풀었다면 형식 검증도 통과할까?

문제 그림과 문장에서 형식 명세를 거쳐 증명 후보와 커널 검사로 이어지는 네 단계 파이프라인.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

그림이 포함된 정리를 인공지능(AI)가 풀었다면 형식 검증도 통과할까?

MATP-BENCH는 그림과 텍스트가 함께 있는 1,056개 정리를 Lean 4·Coq·Isabelle 형식화와 묶어 멀티모달 모델의 증명 능력을 평가한다.

MATP-BENCH: Can MLLM Be a Good Automated Theorem Prover for Multimodal Problems?

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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