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

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검색 결과25건

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  1. 11자연어 증명에 참고문헌을 붙이면 자동으로 검증된 증명이 될까?
  2. 12풀지 못한 정리에서 다시 배우면 자동증명기는 더 강해질까?
  3. 138,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?
  4. 14증명 단계를 거의 다 맞혀도 전체 정리는 못 풀 수 있을까?
  5. 15큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?
참고 정리 검색에서 자연어 증명 생성으로 이어진 뒤 인간 검토와 형식 검증 부재를 구분하는 흐름도

자연어 증명에 참고문헌을 붙이면 자동으로 검증된 증명이 될까?

참고 정리 검색에서 자연어 증명 생성으로 이어진 뒤 인간 검토와 형식 검증 부재를 구분하는 흐름도
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

자연어 증명에 참고문헌을 붙이면 자동으로 검증된 증명이 될까?

NaturalProver는 배경 정리와 정의를 조건으로 자연어 증명 단계를 생성해 사람 평가를 개선했지만, 형식 검사기가 없는 자연어 증명은 여전히 인간 검토가 필요했습니다.

NaturalProver: Grounded Mathematical Proof Generation With Language Models

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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 →
열 개의 증명 단계 중 아홉 단계가 초록색으로 성공해도 한 중간 단계의 실패가 최종 정리 실패로 이어지는 사슬 도식.

증명 단계를 거의 다 맞혀도 전체 정리는 못 풀 수 있을까?

열 개의 증명 단계 중 아홉 단계가 초록색으로 성공해도 한 중간 단계의 실패가 최종 정리 실패로 이어지는 사슬 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

증명 단계를 거의 다 맞혀도 전체 정리는 못 풀 수 있을까?

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

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
큰 정리를 작은 목표로 나누면 AI 증명은 더 강해질까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식

큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?

큰 정리를 작은 목표로 나누면 AI 증명은 더 강해질까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?

DeepSeek-Prover-V2는 비형식 풀이를 하위 목표로 재귀 분해해 형식 추론의 학습 자료와 보상 구조를 만든다.

DeepSeek-Prover-V2: Advancing Formal Mathematical Reasoning via Reinforcement Learning for Subgoal Decomposition

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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