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

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검색 결과473건

검색 결과 제목

  1. 141가능한 세계마다 이름을 붙이면 보통 양상논리보다 무엇을 더 말할 수 있을까?
  2. 142합리적인 분석법을 모두 돌리면 결론의 취약점이 보일까?
  3. 143신경망 안에 만족가능성 풀이 층을 넣으면 규칙을 배울 수 있을까?
  4. 144인공지능(AI)가 계산을 프로그램에 맡기면 어떤 오류가 남을까?
  5. 145같은 수학문제를 여러 증명 언어로 옮기면 인공지능(AI) 비교가 더 공정해질까?
대기, 응시, 제출 세 상태와 응시 상태 이름 e, 현재 위치에서 e로 평가점을 옮기는 화살표

가능한 세계마다 이름을 붙이면 보통 양상논리보다 무엇을 더 말할 수 있을까?

대기, 응시, 제출 세 상태와 응시 상태 이름 e, 현재 위치에서 e로 평가점을 옮기는 화살표
논리의 기초와 역사논리학 배우기 · 개념·이론 · 일반

가능한 세계마다 이름을 붙이면 보통 양상논리보다 무엇을 더 말할 수 있을까?

혼합논리는 한 세계에서만 참인 ‘이름 명제’와 특정 세계로 평가 지점을 옮기는 연산자를 더해, 시간·상태의 동일성과 국소 사실을 표현합니다.

Hybrid Logic

게시 2026-09-13 · 약 9분논리학 학습 글 읽기 →
합리적인 분석법을 모두 돌리면 결론의 취약점이 보일까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식

합리적인 분석법을 모두 돌리면 결론의 취약점이 보일까?

합리적인 분석법을 모두 돌리면 결론의 취약점이 보일까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

합리적인 분석법을 모두 돌리면 결론의 취약점이 보일까?

다중우주 분석은 같은 원자료에서 합리적인 처리 선택의 조합을 펼쳐 결과의 안정성과 민감도를 보여 줍니다.

Increasing Transparency Through a Multiverse Analysis

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
시각 인식 후보와 행 열 상자 제약이 MAXSAT 합류점에 모여 만족 격자로 이어지는 세 층 구조.

신경망 안에 만족가능성 풀이 층을 넣으면 규칙을 배울 수 있을까?

시각 인식 후보와 행 열 상자 제약이 MAXSAT 합류점에 모여 만족 격자로 이어지는 세 층 구조.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

신경망 안에 만족가능성 풀이 층을 넣으면 규칙을 배울 수 있을까?

SATNet은 미분 가능한 근사 MAXSAT 풀이 층을 신경망에 넣어 패리티·스도쿠·시각 스도쿠의 논리 구조를 제한된 감독으로 학습했습니다.

SATNet: Bridging Deep Learning and Logical Reasoning Using a Differentiable Satisfiability Solver

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
할인후쿠폰은15000원 쿠폰후할인은15300원으로 실행가능한 두 식의 결과가 다르다.

인공지능(AI)가 계산을 프로그램에 맡기면 어떤 오류가 남을까?

할인후쿠폰은15000원 쿠폰후할인은15300원으로 실행가능한 두 식의 결과가 다르다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 계산을 프로그램에 맡기면 어떤 오류가 남을까?

프로그램 보조 언어모델은 문제 해석과 계산 실행의 역할을 나눕니다. 실행이 성공해도 문제를 제대로 옮겼는지 확인해야 하는 이유를 알아봅니다.

PAL: Program-aided Language Models

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
하나의 Putnam 원문이 Lean Isabelle Coq 형식화로 갈라지고 각 커널 검사를 거쳐 비교표에 모이는 도식

같은 수학문제를 여러 증명 언어로 옮기면 인공지능(AI) 비교가 더 공정해질까?

하나의 Putnam 원문이 Lean Isabelle Coq 형식화로 갈라지고 각 커널 검사를 거쳐 비교표에 모이는 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 수학문제를 여러 증명 언어로 옮기면 인공지능(AI) 비교가 더 공정해질까?

PutnamBench는 640개 대학 수학문제를 Lean 4·Isabelle과 일부 Coq로 1,692회 형식화해 언어별 자동증명기의 강점과 난도를 비교했습니다.

PutnamBench: Evaluating Neural Theorem-Provers on the Putnam Mathematical Competition

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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