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

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검색 결과273건

검색 결과 제목

  1. 121사람의 풀이 개요가 자동 증명기의 길잡이가 될 수 있을까?
  2. 122정리와 증명을 함께 늘리면 자동증명기가 더 강해질까?
  3. 123자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?
  4. 124인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?
  5. 125긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?
비형식 풀이 초안, 빈칸 있는 형식 스케치, 커널 검증 증명의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

사람의 풀이 개요가 자동 증명기의 길잡이가 될 수 있을까?

비형식 풀이 초안, 빈칸 있는 형식 스케치, 커널 검증 증명의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

사람의 풀이 개요가 자동 증명기의 길잡이가 될 수 있을까?

Jiang 등은 488개 miniF2F 문제에서 비형식 풀이→형식 스케치→자동 증명의 세 단계를 결합해 Isabelle 검증 성공률을 높였습니다.

Draft, Sketch, and Prove: Guiding Formal Theorem Provers with Informal Proofs

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식

자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?

자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?

대규모 자연어 문제를 Lean 정리로 바꾸며 의미 보존을 어떻게 확인하는가?

Lean Workbook: A large-scale Lean problem set formalized from natural language math problems

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
올바른 입력 18×7−6은 120, 잘못 묶은 입력 18×(7−6)은 18. 둘 다 실행되지만 두 번째는 개수 6개를 상자 수에서 빼는 의미 오류다.

인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?

올바른 입력 18×7−6은 120, 잘못 묶은 입력 18×(7−6)은 18. 둘 다 실행되지만 두 번째는 개수 6개를 상자 수에서 빼는 의미 오류다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?

Toolformer는 도구 호출 후보를 만들고 실제 결과가 다음 단어 예측에 도움이 되는지 걸러 학습합니다. 도구의 계산 정확도와 호출 선택의 적절성을 구분합니다.

Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
자료 다섯 개 중 핵심 근거의 위치를 첫째, 셋째, 다섯째로 바꾼 세 줄의 블록 도식. 성능 수치는 표시하지 않는다.

긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?

자료 다섯 개 중 핵심 근거의 위치를 첫째, 셋째, 다섯째로 바꾼 세 줄의 블록 도식. 성능 수치는 표시하지 않는다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?

긴 문맥 처리 연구는 입력 길이와 실제 정보 활용을 구별합니다. 같은 근거의 위치를 바꾸는 평가가 왜 필요한지 살펴봅니다.

Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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