인공지능(AI)가 생각과 행동을 번갈아 하면 무엇이 달라질까?
언어모델이 추론 흔적과 외부 행동·관찰을 번갈아 생성하는 ReAct 연구를 살펴봅니다. 전략과 환경 변화를 바꾸어 검증 가능한 경로를 비교하세요.
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
게시 2026-09-20 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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언어모델이 추론 흔적과 외부 행동·관찰을 번갈아 생성하는 ReAct 연구를 살펴봅니다. 전략과 환경 변화를 바꾸어 검증 가능한 경로를 비교하세요.
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
정당화 논리는 무엇을 안다는 말에 그 근거의 구조를 함께 기록합니다. 결론이 같을 때에도 어떤 자료와 규칙을 거쳤는지 구별해 봅니다.
Justification Logic
Elwert와 Winship은 서로 독립인 두 원인이 공통 결과에 모일 때 그 결과를 조건화하면 가짜 연관이 열리는 선택 편향을 인과 다이어그램으로 통합했다.
Endogenous Selection Bias: The Problem of Conditioning on a Collider Variable
선택 편향의 구조적 설명은 두 변수의 공통 결과에 조건을 걸면 원래 없던 연관도 생길 수 있음을 인과도식으로 보여 줍니다.
A Structural Approach to Selection Bias
기술논리의 개념·역할·개체 구분과 TBox·ABox 구조를 통해 분류, 포함, 만족 가능성 검사가 어떻게 지식 표현의 논리적 뼈대가 되는지 설명합니다.
Basic Description Logics
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