관계가 빽빽해지면 선 그림보다 행렬이 더 읽기 쉬울까?
네트워크 시각화 통제 실험은 노드-링크와 인접 행렬의 장점이 그래프 크기·밀도·과제에 따라 달라짐을 보여 줍니다.
A Comparison of the Readability of Graphs Using Node-Link and Matrix-Based Representations
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네트워크 시각화 통제 실험은 노드-링크와 인접 행렬의 장점이 그래프 크기·밀도·과제에 따라 달라짐을 보여 줍니다.
A Comparison of the Readability of Graphs Using Node-Link and Matrix-Based Representations
같은 추론 구조라도 내용에 따라 판단이 달라질 수 있습니다. 사람과 언어모델의 ‘내용 효과’를 비교한 연구를 읽습니다.
Language models show human-like content effects on reasoning tasks
시선추적 연구는 자연빈도와 확률, 나무도표와 2×2표가 통계 추론의 탐색 경로를 다르게 만든다고 보고했습니다.
An Eye-Tracking Study of Statistical Reasoning With Tree Diagrams and 2 × 2 Tables
아이콘 배열 실험은 비율의 분자만 보는 분모 무시를 줄이는 데 전체 집합을 보이는 그림이 도움이 될 수 있음을 시험했습니다.
Do Icon Arrays Help Reduce Denominator Neglect?
AlphaGeometry는 신경 언어모형의 보조 구성 제안과 기호 추론기의 검증을 결합했습니다. 30문제 성과와 적용 범위를 분리해 읽습니다.
Solving Olympiad Geometry without Human Demonstrations
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