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

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검색 결과510건

검색 결과 제목

  1. 186인공지능(AI)가 한 단계씩 맞게 추론해도 전체 증명은 실패할 수 있을까?
  2. 187검사점수의 불확실성은 막대보다 점으로 셀 때 더 잘 보일까?
  3. 188잘린 축·뒤집힌 축·넓이 왜곡은 모두 같은 방식으로 독자를 속일까?
  4. 189같은 결정도 결과가 나쁘면 더 나쁜 판단으로 보일까?
  5. 190인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?
시작 전제에서 세 갈래의 유효한 추론이 나오지만 목표에 닿는 가운데 경로만 선택해야 하는 탐색 트리

인공지능(AI)가 한 단계씩 맞게 추론해도 전체 증명은 실패할 수 있을까?

시작 전제에서 세 갈래의 유효한 추론이 나오지만 목표에 닿는 가운데 경로만 선택해야 하는 탐색 트리
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 한 단계씩 맞게 추론해도 전체 증명은 실패할 수 있을까?

PrOntoQA 분석은 개별 추론 정확성과 여러 갈래에서 목표 경로를 찾는 증명 계획을 분리합니다.

Language Models Are Greedy Reasoners: A Systematic Formal Analysis of Chain-of-Thought

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
20개 분위수 점 중 절단선 오른쪽의 7개를 세어 35퍼센트로 읽는 점도표

검사점수의 불확실성은 막대보다 점으로 셀 때 더 잘 보일까?

20개 분위수 점 중 절단선 오른쪽의 7개를 세어 35퍼센트로 읽는 점도표
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

검사점수의 불확실성은 막대보다 점으로 셀 때 더 잘 보일까?

임상가 230명이 다섯 형식의 점수 불확실성을 비교한 연구에서 분위수 점도표는 확률 판단 정확도를 높였지만 의사결정 품질 차이는 확인되지 않았습니다.

Visualizing Uncertainty to Promote Clinicians’ Understanding of Measurement Error

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
값 48과 52를 0 시작 축과 47 시작 축에 그려 시각적 차이 비율이 달라지는 두 막대그래프

잘린 축·뒤집힌 축·넓이 왜곡은 모두 같은 방식으로 독자를 속일까?

값 48과 52를 0 시작 축과 47 시작 축에 그려 시각적 차이 비율이 달라지는 두 막대그래프
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

잘린 축·뒤집힌 축·넓이 왜곡은 모두 같은 방식으로 독자를 속일까?

기만적 시각화 실험은 왜곡 기법과 질문 유형에 따라 오판 크기가 달라짐을 보여, ‘나쁜 그래프’ 한 범주보다 오류 메커니즘별 평가가 필요함을 제안합니다.

How Deceptive Are Deceptive Visualizations? An Empirical Analysis of Common Distortion Techniques

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 결정도 결과가 나쁘면 더 나쁜 판단으로 보일까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식

같은 결정도 결과가 나쁘면 더 나쁜 판단으로 보일까?

같은 결정도 결과가 나쁘면 더 나쁜 판단으로 보일까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 결정도 결과가 나쁘면 더 나쁜 판단으로 보일까?

결정 당시 정보가 같아도 나중 결과가 품질 평가를 바꾸는가?

Outcomes Affect Evaluations of Decision Quality: Replication and Extensions of Baron and Hershey’s (1988) Outcome Bias Experiment 1

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
표면 전제와 결론 사이 빈칸에 생략 전제를 복원한 뒤 유형 분류와 품질 평가로 갈라지는 도식

인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?

표면 전제와 결론 사이 빈칸에 생략 전제를 복원한 뒤 유형 분류와 품질 평가로 갈라지는 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?

ACL 2025 연구는 일곱 언어모델의 논증 유형 분류를 비교하며, 생략된 전제가 있는 엔티밈과 작은 모델에서 어려움이 커짐을 보였습니다.

Can Large Language Models Understand Argument Schemes?

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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