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
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대규모 자연어 문제를 Lean 정리로 바꾸며 의미 보존을 어떻게 확인하는가?
Lean Workbook: A large-scale Lean problem set formalized from natural language math problems
논증의 중심 주장·입장·지지 관계를 함께 예측하는 연구는 문장별 판단과 글 전체 구조 사이의 간극을 보여 줍니다.
Joint prediction in MST-style discourse parsing for argumentation mining
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
낮은 검정력은 참 효과를 놓칠 뿐 아니라 발견된 효과를 과장하고 재현 가능성을 낮출 수 있습니다.
Power Failure: Why Small Sample Size Undermines the Reliability of Neuroscience
PERSPECTRUM은 주장별 다양한 관점과 근거를 연결하는 과제를 만들고 자동화의 어려움을 측정했습니다.
Seeing Things from a Different Angle: Discovering Diverse Perspectives about Claims
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