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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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검색 결과13건

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  1. 6그림이 포함된 정리를 인공지능(AI)가 풀었다면 형식 검증도 통과할까?
  2. 7인공지능(AI)가 풀이의 갈림길로 돌아가면 더 잘 풀 수 있을까?
  3. 8인공지능(AI)가 한 문제를 푸는 동안 그 문제 주변의 변형을 새로 학습하면 증명력이 올라갈까?
  4. 9증명을 한 번에 쓰고 오류 메시지로 고치면 될까?
  5. 10AI가 말한 이유는 실제 선택 근거와 같을까?
문제 그림과 문장에서 형식 명세를 거쳐 증명 후보와 커널 검사로 이어지는 네 단계 파이프라인.

그림이 포함된 정리를 인공지능(AI)가 풀었다면 형식 검증도 통과할까?

문제 그림과 문장에서 형식 명세를 거쳐 증명 후보와 커널 검사로 이어지는 네 단계 파이프라인.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

그림이 포함된 정리를 인공지능(AI)가 풀었다면 형식 검증도 통과할까?

MATP-BENCH는 그림과 텍스트가 함께 있는 1,056개 정리를 Lean 4·Coq·Isabelle 형식화와 묶어 멀티모달 모델의 증명 능력을 평가한다.

MATP-BENCH: Can MLLM Be a Good Automated Theorem Prover for Multimodal Problems?

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
2,3,4,6에서 6÷2=3을 선택하여 남은 수3,3,4, 이어3+3=6과6×4=24로 진행하는 검산표. 다른 첫 선택은 미검토.

인공지능(AI)가 풀이의 갈림길로 돌아가면 더 잘 풀 수 있을까?

2,3,4,6에서 6÷2=3을 선택하여 남은 수3,3,4, 이어3+3=6과6×4=24로 진행하는 검산표. 다른 첫 선택은 미검토.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 풀이의 갈림길로 돌아가면 더 잘 풀 수 있을까?

생각의 나무는 중간 풀이를 여러 갈래로 만들고 평가하여 탐색합니다. 유망하다는 판단과 실제 정답 검사는 따로 보아야 합니다.

Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
원 목표에서 변형 문제 묶음, 강화학습, 트리 탐색, Lean 커널 검증으로 이어지는 순환도

인공지능(AI)가 한 문제를 푸는 동안 그 문제 주변의 변형을 새로 학습하면 증명력이 올라갈까?

원 목표에서 변형 문제 묶음, 강화학습, 트리 탐색, Lean 커널 검증으로 이어지는 순환도
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 한 문제를 푸는 동안 그 문제 주변의 변형을 새로 학습하면 증명력이 올라갈까?

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

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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