인공지능(AI)는 언제 계산기나 검색기를 불러야 하는지 스스로 배울 수 있을까?
Toolformer는 소수의 사용 예시에서 API 호출 후보를 만들고, 다음 단어 예측 손실을 실제로 줄인 호출만 남겨 언어모델을 미세조정했습니다.
Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools
그림으로 이해하고, 원문으로 깊이 읽습니다.
관심 주제와 난이도로 필요한 글을 찾아보세요. 개념을 익히는 학습과 원문에 근거한 연구 해설을 구분했습니다.

해외 학술 연구의 7개 분야
Toolformer는 소수의 사용 예시에서 API 호출 후보를 만들고, 다음 단어 예측 손실을 실제로 줄인 호출만 남겨 언어모델을 미세조정했습니다.
Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools
Parallel Sets는 개별 점 대신 범주 빈도를 띠로 연결합니다. 축 순서와 필터를 바꿀 때 어떤 관계가 드러나고 사라지는지 확인합니다.
Parallel Sets: Interactive Exploration and Visual Analysis of Categorical Data
Mercier와 Sperber의 논증적 추론 이론은 사람이 이유를 만들고 평가하는 능력이 사회적 교환에서 어떻게 달라지는지 설명합니다. 장점과 비판을 함께 읽습니다.
Why Do Humans Reason? Arguments for an Argumentative Theory
Miller의 고전 논문은 절대 판단과 즉시 기억 폭을 구분하고 청킹이 정보 단위를 바꾸는 방식을 논했습니다. 유명한 숫자의 범위를 정확히 읽습니다.
The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information
E-value는 관찰연구의 결과를 설명해 없애려면 측정하지 못한 교란이 노출·결과와 얼마나 강하게 연관돼야 하는지 위험비 척도로 묻습니다.
Sensitivity Analysis in Observational Research: Introducing the E-Value
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