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세 실험은 개념을 일부러 잘못 설명하고 곧바로 고치는 활동을 오류 없는 정교화나 남의 오류 수정과 비교했습니다.
Deliberate Erring Improves Far Transfer of Learning More Than Errorless Elaboration and Spotting and Correcting Others’ Errors
Logic-LM은 언어모델의 형식화와 기호 솔버의 판정을 결합하고 오류 메시지로 번역을 고치는 절차를 평가했습니다.
Logic-LM: Empowering Large Language Models with Symbolic Solvers for Faithful Logical Reasoning
Wason의 선택 과제는 조건문을 검사할 때 확인과 반증이 어떻게 갈리는지 보여 줍니다.
Reasoning about a Rule
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