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

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검색 결과67건

검색 결과 제목

  1. 6‘더 조용했다’의 비교 대상은 어제일까, 복도일까?
  2. 7인공지능(AI)의 자세한 풀이가 실제 판단 이유를 숨길 수도 있을까?
  3. 8작고 불확실한 연구가 효과를 실제보다 크게 보이게 할 수 있을까?
  4. 9‘또 늦었다’의 ‘또’는 실제 반복을 증명할까?
  5. 10풀이 예시를 보여 주면 작은 인공지능(AI)도 추론을 잘하게 될까?
읽기·생활 추론온라인가나다 · 비교의 ‘보다’, ‘더’논리학 배우기
인간의 사고와 추론논리학 배우기 · 읽기·생활 추론 · 일반

‘더 조용했다’의 비교 대상은 어제일까, 복도일까?

비교 표현·앞 문맥·후속 문장을 바꾸어 생략된 비교 기준 후보를 좁히고, 여러 기준이 남을 때 해석을 보류합니다.

온라인가나다 · 비교의 ‘보다’, ‘더’

게시 2026-09-30 · 약 24분논리학 학습 글 읽기 →
같은 질문에 편향 단서를 끄고 켠 두 경로가 서로 다른 답으로 이어지지만 두 설명 모두 그럴듯하게 보이는 비교 도식.

인공지능(AI)의 자세한 풀이가 실제 판단 이유를 숨길 수도 있을까?

같은 질문에 편향 단서를 끄고 켠 두 경로가 서로 다른 답으로 이어지지만 두 설명 모두 그럴듯하게 보이는 비교 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)의 자세한 풀이가 실제 판단 이유를 숨길 수도 있을까?

Turpin 등의 연구를 통해 연쇄적 사고 설명이 그럴듯해도 입력의 편향 단서를 충실히 드러내지 않을 수 있음을 살펴봅니다.

Language Models Don't Always Say What They Think: Unfaithful Explanations in Chain-of-Thought Prompting

게시 2026-09-28 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
예상 효과와 표준오차의 비에 따라 방향 오류와 크기 과장 위험이 달라지는 세 구역 그래프.

작고 불확실한 연구가 효과를 실제보다 크게 보이게 할 수 있을까?

예상 효과와 표준오차의 비에 따라 방향 오류와 크기 과장 위험이 달라지는 세 구역 그래프.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

작고 불확실한 연구가 효과를 실제보다 크게 보이게 할 수 있을까?

Gelman과 Carlin의 Type S·Type M 오류를 통해 유의성 여부를 넘어 방향 오류와 크기 과장을 설계 단계에서 점검합니다.

Beyond Power Calculations: Assessing Type S (Sign) and Type M (Magnitude) Errors

게시 2026-09-28 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
작은·중간·큰 모형에서 표준 답과 풀이 예시의 가상 성능 차이가 다르게 나타나는 계단형 그래프.

풀이 예시를 보여 주면 작은 인공지능(AI)도 추론을 잘하게 될까?

작은·중간·큰 모형에서 표준 답과 풀이 예시의 가상 성능 차이가 다르게 나타나는 계단형 그래프.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

풀이 예시를 보여 주면 작은 인공지능(AI)도 추론을 잘하게 될까?

Wei 등의 연쇄 사고 촉진 연구를 모델 규모별로 읽고, 풀이 형식과 실제 추론 능력을 구분합니다.

Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

게시 2026-09-26 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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