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인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

언어모델의 P(True)와 P(IK) 연구를 통해 자신감, 판별력, 보정, 새 과제 일반화를 구분합니다. 답변 임계값을 움직여 선택적 응답의 대가를 살펴보세요.

Language Models (Mostly) Know What They Know

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

내용은 그대로인데 먼저 놓인 답을 고른다면 판정은 얼마나 믿을 수 있을까요? 두 순서의 결과를 비교하는 가상 실험을 해 봅니다.

Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

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

PAL: Program-aided Language Models

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

GSM8K와 학습된 검증기는 풀이 생성과 후보 선택을 분리해 다단계 산술 추론을 개선하는 방법과 그 한계를 보여 줍니다.

Training Verifiers to Solve Math Word Problems

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

2026년 MA-ProofBench는 해석학 200문제를 학부·박사자격 수준으로 나눠 평가했고, 최고 일반 모델도 Pass@8 16%와 5%에 머물러 분야·난도별 검증의 필요성을 보였습니다.

MA-ProofBench: A Two-Tiered Evaluation of LLMs for Theorem Proving in Mathematical Analysis

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