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

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검색 결과36건

검색 결과 제목

  1. 11풀지 못한 정리에서 다시 배우면 자동증명기는 더 강해질까?
  2. 128,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?
  3. 13인공지능(AI)에게 여러 번 물어 가장 많은 답을 고르면 더 정확할까?
  4. 14논리 규칙 하나씩 시험하면 언어모델의 약점이 더 선명해질까?
  5. 15논리적으로 같은 문장을 조금 바꾸면 인공지능(AI) 답도 그대로일까?
풀지 못한 정리에서 다시 배우면 자동증명기는 더 강해질까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식

풀지 못한 정리에서 다시 배우면 자동증명기는 더 강해질까?

풀지 못한 정리에서 다시 배우면 자동증명기는 더 강해질까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

풀지 못한 정리에서 다시 배우면 자동증명기는 더 강해질까?

HyperTree Proof Search는 증명 탐색 결과를 온라인 학습에 되돌려 훈련 분포 밖 정리의 탐색 정책을 개선한다.

HyperTree Proof Search for Neural Theorem Proving

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
한 문제에서 첫 후보 하나와 8192개 후보 묶음이 각각 검증기로 들어가 pass at 1과 pass at 8192로 나뉘는 도식

8,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?

한 문제에서 첫 후보 하나와 8192개 후보 묶음이 각각 검증기로 들어가 pass at 1과 pass at 8192로 나뉘는 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

8,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?

Kimina-Prover Preview v1의 강화학습과 miniF2F pass@8192 결과를 살펴보며 대규모 후보 탐색 성과와 단일 시도 능력, 형식 검증 비용을 구분한다.

Kimina-Prover Preview: Towards Large Formal Reasoning Models with Reinforcement Learning

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
다섯 가상 풀이 중 세 개가 24, 두 개가 28. 가장 많은 답 24와 그 답의 정답 여부가 다름을 표시한 표.

인공지능(AI)에게 여러 번 물어 가장 많은 답을 고르면 더 정확할까?

다섯 가상 풀이 중 세 개가 24, 두 개가 28. 가장 많은 답 24와 그 답의 정답 여부가 다름을 표시한 표.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)에게 여러 번 물어 가장 많은 답을 고르면 더 정확할까?

자기일관성 방법은 다양한 풀이 경로에서 최종 답을 모읍니다. 정답률 개선과 답의 논리적 보증을 구별하고, 반복 답변의 독립성도 따져 봅니다.

Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
전체 정확도가 명제논리, 1차논리, 비단조논리의 규칙별 진단 칸으로 분해되는 그림

논리 규칙 하나씩 시험하면 언어모델의 약점이 더 선명해질까?

전체 정확도가 명제논리, 1차논리, 비단조논리의 규칙별 진단 칸으로 분해되는 그림
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

논리 규칙 하나씩 시험하면 언어모델의 약점이 더 선명해질까?

LogicBench는 25개 추론 패턴을 명제·1차·비단조 논리로 나눠, 정답률 하나가 숨기는 규칙별 실패를 드러냅니다.

LogicBench: Towards Systematic Evaluation of Logical Reasoning Ability of Large Language Models

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
원문과 대우 이중부정 무관사실 변형이 같은 정답 노드에 모이고 부정 변형의 불일치가 따로 표시된다.

논리적으로 같은 문장을 조금 바꾸면 인공지능(AI) 답도 그대로일까?

원문과 대우 이중부정 무관사실 변형이 같은 정답 노드에 모이고 부정 변형의 불일치가 따로 표시된다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

논리적으로 같은 문장을 조금 바꾸면 인공지능(AI) 답도 그대로일까?

RobustLR는 최소 논리 편집과 동치 변환으로 연역 모델의 일관성을 검사했고, 학습된 모델들이 특히 부정에서 흔들림을 보였습니다.

RobustLR: A Diagnostic Benchmark for Evaluating Logical Robustness of Deductive Reasoners

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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