문제를 잘게 나누면 인공지능(AI)가 더 어려운 문제도 풀 수 있을까?
작은 문제의 답을 다음 문제에 전달하는 least-to-most 연구는 분해의 개수보다 의존 순서와 분해 자체의 정확성이 중요함을 보여 줍니다.
Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models
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작은 문제의 답을 다음 문제에 전달하는 least-to-most 연구는 분해의 개수보다 의존 순서와 분해 자체의 정확성이 중요함을 보여 줍니다.
Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models
AlphaProof는 Lean 검증 환경, 대규모 자기학습과 문제별 시험시점 강화학습을 결합해 2024 IMO 비기하 5문제 중 3문제를 풀었지만 막대한 계산비용과 형식화 범위가 제한입니다.
Olympiad-level Formal Mathematical Reasoning with Reinforcement Learning
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
Orona와 Trautwein의 두 무작위 연구는 7주 사고성향 교육이 인지반성 수행을 높였지만 자기보고 성향 변화가 그 효과를 매개한다는 증거는 약했다고 보고했다.
Thinking disposition education improves cognitive reflection: Experimental results from an intervention study
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