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인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

P-FOLIO는 0~20단계의 사람이 쓴 증명 연쇄를 제공해 최종 분류와 단계 규칙 평가를 분리합니다.

P-FOLIO: Evaluating and Improving Logical Reasoning with Abundant Human-Written Reasoning Chains

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

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

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

생각의 나무는 중간 풀이를 여러 갈래로 만들고 평가하여 탐색합니다. 유망하다는 판단과 실제 정답 검사는 따로 보아야 합니다.

Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

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

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

Lean Meets Theoretical Computer Science는 매개변수화한 Busy Beaver·혼합 불 대수 문제로 단계 성공률과 전체 증명 성공률의 큰 차이를 드러낸다.

Lean Meets Theoretical Computer Science: Scalable Synthesis of Theorem Proving Challenges in Formal-Informal Pairs

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