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

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검색 결과180건

검색 결과 제목

  1. 101인공지능(AI)에게 여러 번 물어 가장 많은 답을 고르면 더 정확할까?
  2. 102인공지능(AI)가 풀이의 갈림길로 돌아가면 더 잘 풀 수 있을까?
  3. 103인공지능(AI)에게 “다시 검토해”라고 하면 정답을 오답으로 바꿀 수도 있을까?
  4. 104따로 볼 때 좋은 물건이 나란히 보면 달라질까?
  5. 105논리적으로 같은 문장을 조금 바꾸면 인공지능(AI) 답도 그대로일까?
다섯 가상 풀이 중 세 개가 24, 두 개가 28. 가장 많은 답 24와 그 답의 정답 여부가 다름을 표시한 표.

인공지능(AI)에게 여러 번 물어 가장 많은 답을 고르면 더 정확할까?

다섯 가상 풀이 중 세 개가 24, 두 개가 28. 가장 많은 답 24와 그 답의 정답 여부가 다름을 표시한 표.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)에게 여러 번 물어 가장 많은 답을 고르면 더 정확할까?

자기일관성 방법은 다양한 풀이 경로에서 최종 답을 모읍니다. 정답률 개선과 답의 논리적 보증을 구별하고, 반복 답변의 독립성도 따져 봅니다.

Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models

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 →
가상20문제에서 정답유지9 정답에서오답3 오답에서정답2 오답유지6으로 최종정답11개.

인공지능(AI)에게 “다시 검토해”라고 하면 정답을 오답으로 바꿀 수도 있을까?

가상20문제에서 정답유지9 정답에서오답3 오답에서정답2 오답유지6으로 최종정답11개.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)에게 “다시 검토해”라고 하면 정답을 오답으로 바꿀 수도 있을까?

외부 정답 정보가 있는 교정과 AI의 내적 자기교정은 다른 조건입니다. 답이 바뀐 횟수보다 어떤 방향으로 바뀌었는지를 확인해 봅니다.

Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
A는 8칸 중 펜 8개로 100%, B는 12칸 중 펜 10개로 약83%. 채운 비율은 A, 펜 수는 B가 크다.

따로 볼 때 좋은 물건이 나란히 보면 달라질까?

A는 8칸 중 펜 8개로 100%, B는 12칸 중 펜 10개로 약83%. 채운 비율은 A, 펜 수는 B가 크다.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

따로 볼 때 좋은 물건이 나란히 보면 달라질까?

“적은 것이 더 좋아 보이는” 현상의 재현 연구는 비교 상황과 평가 기준이 선호에 어떻게 관여하는지 보여 줍니다.

“Less Is Better” in Separate Evaluations Versus “More Is Better” in Joint Evaluations: Mostly Successful Close Replication and Extension of Hsee (1998)

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
원문과 대우 이중부정 무관사실 변형이 같은 정답 노드에 모이고 부정 변형의 불일치가 따로 표시된다.

논리적으로 같은 문장을 조금 바꾸면 인공지능(AI) 답도 그대로일까?

원문과 대우 이중부정 무관사실 변형이 같은 정답 노드에 모이고 부정 변형의 불일치가 따로 표시된다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

논리적으로 같은 문장을 조금 바꾸면 인공지능(AI) 답도 그대로일까?

RobustLR는 최소 논리 편집과 동치 변환으로 연역 모델의 일관성을 검사했고, 학습된 모델들이 특히 부정에서 흔들림을 보였습니다.

RobustLR: A Diagnostic Benchmark for Evaluating Logical Robustness of Deductive Reasoners

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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