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언어모델과 정리증명기는 어디에서 역할을 나눌까?

LINC는 언어모델을 의미 파서로, 1차 논리 증명기를 판정기로 사용해 언어 이해와 형식 추론의 책임을 분리했습니다.

LINC: A Neurosymbolic Approach for Logical Reasoning by Combining Language Models with First-Order Logic Provers

인공지능(AI)가 논리를 기호로 옮기고 계산기에 맡기면 더 정확할까?

Logic-LM은 언어모델의 형식화와 기호 솔버의 판정을 결합하고 오류 메시지로 번역을 고치는 절차를 평가했습니다.

Logic-LM: Empowering Large Language Models with Symbolic Solvers for Faithful Logical Reasoning

이미 기다린 시간이 길수록 더 기다려야 할까?

쥐·생쥐·사람의 병렬 과제는 이미 투자한 시간이 이후 포기 결정에 어떤 영향을 주는지 비교했습니다.

Sensitivity to “sunk costs” in mice, rats, and humans

문장을 논리식으로 잘 옮기면 인공지능(AI) 추론도 끝난 걸까?

FOLIO는 자연어를 1차 논리로 옮기는 정확성과 실제 결론을 실행하는 정확성이 다를 수 있음을 보여 줍니다.

FOLIO: Natural Language Reasoning with First-Order Logic

논문이 열 편이면 독립 근거도 열 개인가?

여러 논문과 요약이 같은 참여자·자료에서 나왔는지 출처를 거슬러 올라가 독립된 근거의 생성 단위를 셉니다.