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문서 속 명령이 AI의 도구를 움직여도 될까?

외부 문서의 지시와 도구 권한을 바꾸어, 읽을 자료와 실행할 명령 사이의 경계를 시험합니다.

인공지능(AI)가 계산을 프로그램에 맡기면 어떤 오류가 남을까?

프로그램 보조 언어모델은 문제 해석과 계산 실행의 역할을 나눕니다. 실행이 성공해도 문제를 제대로 옮겼는지 확인해야 하는 이유를 알아봅니다.

PAL: Program-aided Language Models

인공지능(AI)가 행동을 계획했다면 실제로 한 일도 확인된 걸까?

ReAct는 추론과 외부 행동을 엮는 방식을 제안했습니다. 계획 문장, 실행 요청, 실제 관찰을 나누면 긴 작업에서 어디까지 확인되었는지 읽을 수 있습니다.

ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models

처음 점수가 낮은 집단이 더 올랐다면 교육 효과일까?

평균으로의 회귀를 이해하려면 출발값·변화량·측정의 흔들림을 함께 봐야 합니다. 보정 공식도 가정 검토를 대신하지 않습니다.

Correcting for Regression to the Mean in Behavior and Ecology

시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?

정보 누출은 학습·평가 파일을 분리하는 것만으로 모두 막히지 않습니다. 자료를 가공하고 모형을 선택하는 전체 과정에서 경계를 지켜야 합니다.

Leakage and the Reproducibility Crisis in ML-based Science