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

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  1. 111좋은 문장 하나보다 대화의 주고받음이 더 설득적일까?
  2. 112인공지능(AI)가 프로그램을 진화시키면 새로운 수학 구성을 찾을 수 있을까?
  3. 113사물뿐 아니라 ‘성질’에도 ‘모든’을 적용할 수 있을까?
  4. 114공개 발표 뒤에는 왜 ‘서로 알고 있다는 사실’까지 공유될까?
  5. 115무작위 숫자를 본 뒤의 추정치는 왜 그 숫자 쪽으로 끌릴까?
언어 특징과 진입 시점 왕복 구조가 관찰된 설득 표시 노드에 합류하되 인과 확정 아님이 표시된다.

좋은 문장 하나보다 대화의 주고받음이 더 설득적일까?

언어 특징과 진입 시점 왕복 구조가 관찰된 설득 표시 노드에 합류하되 인과 확정 아님이 표시된다.
논증과 대화해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

좋은 문장 하나보다 대화의 주고받음이 더 설득적일까?

온라인 토론 자료 연구는 설득 여부가 문장 특징뿐 아니라 참여 시점과 왕복 대화 같은 상호작용과 연결됨을 보여 줍니다.

Winning Arguments: Interaction Dynamics and Persuasion Strategies in Good-faith Online Discussions

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
언어모델 후보, 자동 평가기, 우수 프로그램 재투입의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

인공지능(AI)가 프로그램을 진화시키면 새로운 수학 구성을 찾을 수 있을까?

언어모델 후보, 자동 평가기, 우수 프로그램 재투입의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 프로그램을 진화시키면 새로운 수학 구성을 찾을 수 있을까?

Romera-Paredes 등은 언어모델의 프로그램 제안과 자동 평가·진화를 결합해 cap set 구성과 온라인 bin packing 휴리스틱을 탐색했습니다.

Mathematical Discoveries from Program Search with Large Language Models

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
개별 학생을 도는 1차 양화와 성질 집합을 도는 2차 양화가 귀납 주장 검토점에서 합류한다.

사물뿐 아니라 ‘성질’에도 ‘모든’을 적용할 수 있을까?

개별 학생을 도는 1차 양화와 성질 집합을 도는 2차 양화가 귀납 주장 검토점에서 합류한다.
논리의 기초와 역사논리학 배우기 · 개념·이론 · 심화

사물뿐 아니라 ‘성질’에도 ‘모든’을 적용할 수 있을까?

2차 논리는 개체뿐 아니라 성질과 관계를 양화해 자연수 구조를 더 강하게 기술하지만, 그 표현력에는 의미론적 대가가 따릅니다.

Second-order and Higher-order Logic

게시 2026-09-13 · 약 9분논리학 학습 글 읽기 →
발표 전: A 또는 B → 공개 발표: A는 아니다 → 발표 후: B만 남음 → 서로가 들었음도 공유를 비교하는 LTCT 교육용 도식

공개 발표 뒤에는 왜 ‘서로 알고 있다는 사실’까지 공유될까?

발표 전: A 또는 B → 공개 발표: A는 아니다 → 발표 후: B만 남음 → 서로가 들었음도 공유를 비교하는 LTCT 교육용 도식
논리의 기초와 역사논리학 배우기 · 개념·이론 · 심화

공개 발표 뒤에는 왜 ‘서로 알고 있다는 사실’까지 공유될까?

동적 인식논리는 공개 발표가 가능한 세계를 줄여 각 행위자의 지식과 공통지식을 어떻게 바꾸는지 추적합니다.

Dynamic Epistemic Logic

게시 2026-09-13 · 약 10분논리학 학습 글 읽기 →
무작위 시작값 10과 65에서 중앙 추정 25와 45로 이어지는 두 경로와 실제 근거 확인점이 별도로 표시된다.

무작위 숫자를 본 뒤의 추정치는 왜 그 숫자 쪽으로 끌릴까?

무작위 시작값 10과 65에서 중앙 추정 25와 45로 이어지는 두 경로와 실제 근거 확인점이 별도로 표시된다.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 입문

무작위 숫자를 본 뒤의 추정치는 왜 그 숫자 쪽으로 끌릴까?

Tversky와 Kahneman의 기준점 실험은 무관한 시작값도 수량 추정의 출발점이 되어 조정이 부족할 수 있음을 보여 줍니다.

Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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