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인공지능(AI)가 확신이 낮은 답을 보류하면 정확도는 어떻게 달라질까?

AI가 낮은 확신의 답을 보류할 때 답한 범위와 정답률이 함께 어떻게 바뀌는지 살펴보고, 선택된 일부의 성능을 전체 신뢰성과 혼동하지 않는 법을 익힙니다.

Language Models (Mostly) Know What They Know

같은 높이에서는 무거운 공이 먼저 떨어질까?

공기 저항을 무시한 자유 낙하에서는 질량이 식에서 사라집니다. 높이·중력·질량을 바꾸며 도착 시간을 구하고 모형의 한계를 확인합니다.

결과를 알고 나면 처음부터 뻔했다고 느끼는 이유는?

결과를 알고 나면 그 결과가 처음부터 더 가능해 보입니다. 사전 판단과 대안 검토로 회고 격차를 확인합니다.

Hindsight ≠ Foresight: The Effect of Outcome Knowledge on Judgment Under Uncertainty

회귀표 한 장의 모든 계수를 인과효과로 읽어도 될까?

Westreich와 Greenland의 ‘표 2 오류’를 통해 하나의 조정모형이 주 노출의 효과에는 맞아도 다른 공변량의 인과효과에는 맞지 않을 수 있음을 살펴봅니다.

The Table 2 Fallacy: Presenting and Interpreting Confounder and Modifier Coefficients

AI가 긴 목록을 나눠 읽으면 항목을 빠뜨리거나 두 번 셀 수 있을까?

같은 점수의 순서와 목록 중간 삽입을 바꾸어 페이지 경계의 중복·누락을 확인합니다. 안정적인 정렬 키와 스냅샷의 역할을 살펴봅니다.