인공지능(AI)에게 여러 번 물어 가장 많은 답을 고르면 더 정확할까?
자기일관성 방법은 다양한 풀이 경로에서 최종 답을 모읍니다. 정답률 개선과 답의 논리적 보증을 구별하고, 반복 답변의 독립성도 따져 봅니다.
Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models
게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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인공지능(AI)에게 “다시 검토해”라고 하면 정답을 오답으로 바꿀 수도 있을까?
외부 정답 정보가 있는 교정과 AI의 내적 자기교정은 다른 조건입니다. 답이 바뀐 횟수보다 어떤 방향으로 바뀌었는지를 확인해 봅니다.
Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet
게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
따로 볼 때 좋은 물건이 나란히 보면 달라질까?
“적은 것이 더 좋아 보이는” 현상의 재현 연구는 비교 상황과 평가 기준이 선호에 어떻게 관여하는지 보여 줍니다.
“Less Is Better” in Separate Evaluations Versus “More Is Better” in Joint Evaluations: Mostly Successful Close Replication and Extension of Hsee (1998)
게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
논리적으로 같은 문장을 조금 바꾸면 인공지능(AI) 답도 그대로일까?
RobustLR는 최소 논리 편집과 동치 변환으로 연역 모델의 일관성을 검사했고, 학습된 모델들이 특히 부정에서 흔들림을 보였습니다.
RobustLR: A Diagnostic Benchmark for Evaluating Logical Robustness of Deductive Reasoners
게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
공간추론 훈련이 수학 학습에도 옮겨갈까?
17,648명 아동의 무작위 연구는 적응형 공간 과제의 구성에 따라 수학 향상 정도가 달라짐을 보여 주었다.
Training spatial cognition enhances mathematical learning in a randomized study of 17,000 children
게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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