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

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검색 결과98건

검색 결과 제목

  1. 81정답을 잘 고르는 인공지능(AI)는 반례도 잘 만들까?
  2. 82단어를 낯설게 바꾸면 인공지능(AI)의 논리 퍼즐 실력도 유지될까?
  3. 83증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?
  4. 84인공지능(AI)가 쓸 만한 정리를 찾으면 증명도 끝난 걸까?
  5. 85조건을 못 맞추는 퍼즐은 인공지능(AI)에게 왜 더 어려울까?
하나의 추론 문제를 논리 표현, 반례 구성, 타당성 판정의 세 과제로 나누고 마지막에 서로 모순 없는지 대조하는 교육용 평가 그림.

정답을 잘 고르는 인공지능(AI)는 반례도 잘 만들까?

하나의 추론 문제를 논리 표현, 반례 구성, 타당성 판정의 세 과제로 나누고 마지막에 서로 모순 없는지 대조하는 교육용 평가 그림.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

정답을 잘 고르는 인공지능(AI)는 반례도 잘 만들까?

2026년 9월 개정된 로직스킬스 연구는 문장의 논리적 표현, 반례 구성, 타당성 판단을 나누어 평가합니다.

LogicSkills: A Structured Benchmark for Formal Reasoning in Large Language Models

게시 2026-09-12 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
원 퍼즐, 난독화, 동일 해 검증을 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.

단어를 낯설게 바꾸면 인공지능(AI)의 논리 퍼즐 실력도 유지될까?

원 퍼즐, 난독화, 동일 해 검증을 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

단어를 낯설게 바꾸면 인공지능(AI)의 논리 퍼즐 실력도 유지될까?

4,290개 퍼즐의 Mystery-Zebra는 논리 구조, 난이도와 표면 표현의 영향을 분리해 평가합니다.

Lexical Recall or Logical Reasoning: Probing the Limits of Reasoning Abilities in Large Language Models

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
후보 증명, Lean 피드백, 탐색 갱신을 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?

후보 증명, Lean 피드백, 탐색 갱신을 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?

DeepSeek-Prover-V1.5는 Lean 4 검증 피드백을 강화학습과 트리 탐색에 이용해 형식증명 성능을 평가했습니다.

DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
최종 목표 '라벨이 있고 날짜가 있다'가 '라벨이 있다: 전제로 해결'과 '날짜가 있다: 근거 필요'라는 두 하위 목표로 분기한다.

인공지능(AI)가 쓸 만한 정리를 찾으면 증명도 끝난 걸까?

최종 목표 '라벨이 있고 날짜가 있다'가 '라벨이 있다: 전제로 해결'과 '날짜가 있다: 근거 필요'라는 두 하위 목표로 분기한다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)가 쓸 만한 정리를 찾으면 증명도 끝난 걸까?

린도조 연구에서 전제 검색, 다음 단계 제안, 형식 검증의 역할을 나눕니다. 증명의 빈칸이 어떻게 드러나는지 살펴봅니다.

LeanDojo: Theorem Proving with Retrieval-Augmented Language Models

게시 2026-09-12 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
후보 생성, 조건 검사, 불가능성 증명를 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.

조건을 못 맞추는 퍼즐은 인공지능(AI)에게 왜 더 어려울까?

후보 생성, 조건 검사, 불가능성 증명를 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

조건을 못 맞추는 퍼즐은 인공지능(AI)에게 왜 더 어려울까?

SATBench의 2,100개 문제는 해 찾기와 불가능성 판정 사이의 비대칭을 드러냅니다.

SATBench: Benchmarking LLMs’ Logical Reasoning via Automated Puzzle Generation from SAT Formulas

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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