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두 평가자가 많이 동의하면 AI 검사는 믿을 만할까?

두 평가자의 2×2 판정표를 바꾸어 단순 일치율과 우연 기대 일치, 카파를 비교합니다.

AI는 확신이 낮을 때 언제 사람에게 넘겨야 할까?

정답 가능성·오류 영향·검토 비용을 바꾸어 자동 처리와 사람 검토의 예상 비용을 비교합니다.

같은 블록을 다섯 번 재면 어느 길이가 맞을까?

다섯 번째 측정값을 바꾸어 평균·중앙값·범위가 어떻게 달라지는지 비교하고, 한 숫자로 보고할 때의 한계를 읽습니다.

인공지능(AI)는 언제 계산기나 검색기를 불러야 하는지 스스로 배울 수 있을까?

Toolformer는 소수의 사용 예시에서 API 호출 후보를 만들고, 다음 단어 예측 손실을 실제로 줄인 호출만 남겨 언어모델을 미세조정했습니다.

Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools

‘7±2’는 기억에 넣을 수 있는 항목의 고정 한계일까?

Miller의 고전 논문은 절대 판단과 즉시 기억 폭을 구분하고 청킹이 정보 단위를 바꾸는 방식을 논했습니다. 유명한 숫자의 범위를 정확히 읽습니다.

The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information