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DeepSeek-Prover-V2는 비형식 풀이를 하위 목표로 재귀 분해해 형식 추론의 학습 자료와 보상 구조를 만든다.
DeepSeek-Prover-V2: Advancing Formal Mathematical Reasoning via Reinforcement Learning for Subgoal Decomposition
시각 부호화의 효과는 데이터 분포, 범주 수, 개별값·요약값 중 어떤 과제를 푸는지에 따라 달라진다.
Assessing Effects of Task and Data Distribution on the Effectiveness of Visual Encodings
Ineq-Comp v2를 바탕으로 익숙한 부등식의 변수 복제·대수 재작성·다단계 합성이 현재 Lean 증명 모델의 구성적 일반화를 크게 흔드는지 살펴봅니다.
Ineq-Comp: Benchmarking Human-Intuitive Compositional Reasoning in Automated Theorem Proving on Inequalities
크립키는 진리 판정을 한 번에 끝내지 않고 단계적으로 확장해 고정점에 이르는 방법으로 자기지시와 진리값 공백을 다룹니다.
Outline of a Theory of Truth
DRM 과제는 의미적으로 연결된 단어 목록이 제시되지 않은 중심 단어의 거짓 회상과 재인을 유발하는 방식을 보여 줍니다.
The Deese-Roediger-McDermott (DRM) Task: A Simple Cognitive Paradigm to Investigate False Memories in the Laboratory
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