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

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검색 결과412건

검색 결과 제목

  1. 191자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?
  2. 192인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?
  3. 193논리의 ‘또는’을 보통 덧셈처럼 계산해도 될까?
  4. 194수학 전체를 논리에서 다시 세울 수 있을까?
  5. 195긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?
자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식

자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?

자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?

대규모 자연어 문제를 Lean 정리로 바꾸며 의미 보존을 어떻게 확인하는가?

Lean Workbook: A large-scale Lean problem set formalized from natural language math problems

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
올바른 입력 18×7−6은 120, 잘못 묶은 입력 18×(7−6)은 18. 둘 다 실행되지만 두 번째는 개수 6개를 상자 수에서 빼는 의미 오류다.

인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?

올바른 입력 18×7−6은 120, 잘못 묶은 입력 18×(7−6)은 18. 둘 다 실행되지만 두 번째는 개수 6개를 상자 수에서 빼는 의미 오류다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?

Toolformer는 도구 호출 후보를 만들고 실제 결과가 다음 단어 예측에 도움이 되는지 걸러 학습합니다. 도구의 계산 정확도와 호출 선택의 적절성을 구분합니다.

Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
두 조건의 네 조합 00, 01, 10, 11에서 또는의 출력은 0,1,1,1이고 그리고는 0,0,0,1이다.

논리의 ‘또는’을 보통 덧셈처럼 계산해도 될까?

두 조건의 네 조합 00, 01, 10, 11에서 또는의 출력은 0,1,1,1이고 그리고는 0,0,0,1이다.
논리의 기초와 역사논리학 배우기 · 개념·이론 · 일반

논리의 ‘또는’을 보통 덧셈처럼 계산해도 될까?

대수적 논리는 문장의 관계를 연산 구조와 연결합니다. 참·거짓에 숫자를 붙일 때 계산 규칙까지 명확히 해야 하는 이유를 살펴봅니다.

Algebraic Propositional Logic

게시 2026-09-13 · 약 8분논리학 학습 글 읽기 →
논리 어휘와 추론 규칙에서 추상화 원리를 거쳐 자연수와 산술 정리로 올라가는 세 층과 각 층 사이의 검토 질문을 보여 주는 도식.

수학 전체를 논리에서 다시 세울 수 있을까?

논리 어휘와 추론 규칙에서 추상화 원리를 거쳐 자연수와 산술 정리로 올라가는 세 층과 각 층 사이의 검토 질문을 보여 주는 도식.
논리의 기초와 역사논리학 배우기 · 개념·이론 · 일반

수학 전체를 논리에서 다시 세울 수 있을까?

논리주의는 산술과 수학을 논리적 진리와 정의로 환원하려 했고, 신논리주의는 추상화 원리로 그 계획을 더 제한된 형태에서 되살립니다.

Logicism and Neologicism

게시 2026-09-13 · 약 8분논리학 학습 글 읽기 →
자료 다섯 개 중 핵심 근거의 위치를 첫째, 셋째, 다섯째로 바꾼 세 줄의 블록 도식. 성능 수치는 표시하지 않는다.

긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?

자료 다섯 개 중 핵심 근거의 위치를 첫째, 셋째, 다섯째로 바꾼 세 줄의 블록 도식. 성능 수치는 표시하지 않는다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?

긴 문맥 처리 연구는 입력 길이와 실제 정보 활용을 구별합니다. 같은 근거의 위치를 바꾸는 평가가 왜 필요한지 살펴봅니다.

Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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