필요 없는 숫자 하나가 인공지능(AI)의 답을 흔들까?
같은 계산 구조에서 이름·숫자·무관 정보를 바꾸는 평가를 살펴봅니다. 한 번의 정답보다 변형에 대한 안정성을 묻습니다.
GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models
게시 2026-09-12 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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잘못된 그래프를 찾는 데 위치 정보가 왜 필요할까?
3,026개 사례와 21개 오도 유형의 벤치마크는 답뿐 아니라 문제 영역을 찾는 능력을 평가합니다.
Unmasking Deceptive Visuals: Benchmarking Multimodal Large Language Models on Misleading Chart Question Answering
게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
인공지능(AI)가 보조선을 잘 찾으면 기하 증명도 끝난 걸까?
AlphaGeometry는 신경 언어모형의 보조 구성 제안과 기호 추론기의 검증을 결합했습니다. 30문제 성과와 적용 범위를 분리해 읽습니다.
Solving Olympiad Geometry without Human Demonstrations
게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
새 정보가 들어오면 결론을 거두어도 논리적일까?
비단조 논리는 전제가 늘어날 때 이전 결론을 철회해야 하는 일상 추론을 형식적으로 다룹니다.
Non-monotonic Logic
게시 2026-09-12 · 약 9분논리학 학습 글 읽기 →
단어를 낯설게 바꾸면 인공지능(AI)의 논리 퍼즐 실력도 유지될까?
4,290개 퍼즐의 Mystery-Zebra는 논리 구조, 난이도와 표면 표현의 영향을 분리해 평가합니다.
Lexical Recall or Logical Reasoning: Probing the Limits of Reasoning Abilities in Large Language Models
게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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