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

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검색 결과180건

검색 결과 제목

  1. 81인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?
  2. 82긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?
  3. 83작은 연구에서 발견된 효과는 왜 더 커 보일까?
  4. 84관점을 많이 모으면 균형 잡힌 논증이 될까?
  5. 85수학 자료를 더 읽은 언어모델은 증명도 믿을 수 있을까?
올바른 입력 18×7−6은 120, 잘못 묶은 입력 18×(7−6)은 18. 둘 다 실행되지만 두 번째는 개수 6개를 상자 수에서 빼는 의미 오류다.

인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?

올바른 입력 18×7−6은 120, 잘못 묶은 입력 18×(7−6)은 18. 둘 다 실행되지만 두 번째는 개수 6개를 상자 수에서 빼는 의미 오류다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?

Toolformer는 도구 호출 후보를 만들고 실제 결과가 다음 단어 예측에 도움이 되는지 걸러 학습합니다. 도구의 계산 정확도와 호출 선택의 적절성을 구분합니다.

Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
자료 다섯 개 중 핵심 근거의 위치를 첫째, 셋째, 다섯째로 바꾼 세 줄의 블록 도식. 성능 수치는 표시하지 않는다.

긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?

자료 다섯 개 중 핵심 근거의 위치를 첫째, 셋째, 다섯째로 바꾼 세 줄의 블록 도식. 성능 수치는 표시하지 않는다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?

긴 문맥 처리 연구는 입력 길이와 실제 정보 활용을 구별합니다. 같은 근거의 위치를 바꾸는 평가가 왜 필요한지 살펴봅니다.

Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
효과 추정치 분포의 오른쪽 꼬리 중 유의 문턱을 넘은 값만 선택되어 평균이 오른쪽으로 이동한 모습이다.

작은 연구에서 발견된 효과는 왜 더 커 보일까?

효과 추정치 분포의 오른쪽 꼬리 중 유의 문턱을 넘은 값만 선택되어 평균이 오른쪽으로 이동한 모습이다.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

작은 연구에서 발견된 효과는 왜 더 커 보일까?

낮은 검정력은 참 효과를 놓칠 뿐 아니라 발견된 효과를 과장하고 재현 가능성을 낮출 수 있습니다.

Power Failure: Why Small Sample Size Undermines the Reliability of Neuroscience

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
중앙 주장 아래 두 관점 노드가 갈라지고 각 관점에서 서로 다른 근거 문단으로 화살표가 이어진다.

관점을 많이 모으면 균형 잡힌 논증이 될까?

중앙 주장 아래 두 관점 노드가 갈라지고 각 관점에서 서로 다른 근거 문단으로 화살표가 이어진다.
논증과 대화해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

관점을 많이 모으면 균형 잡힌 논증이 될까?

PERSPECTRUM은 주장별 다양한 관점과 근거를 연결하는 과제를 만들고 자동화의 어려움을 측정했습니다.

Seeing Things from a Different Angle: Discovering Diverse Perspectives about Claims

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
수학 자료 사전학습에서 후보 풀이가 생성되고 독립 계산·형식 커널 두 검증 문을 거쳐 게시 상자로 들어간다.

수학 자료를 더 읽은 언어모델은 증명도 믿을 수 있을까?

수학 자료 사전학습에서 후보 풀이가 생성되고 독립 계산·형식 커널 두 검증 문을 거쳐 게시 상자로 들어간다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

수학 자료를 더 읽은 언어모델은 증명도 믿을 수 있을까?

Llemma는 수학·과학·형식 코드로 계속 사전학습해 여러 과제에서 강한 성능을 보였지만 정답성과 기계검증은 구분됩니다.

Llemma: An Open Language Model for Mathematics

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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