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

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검색 결과113건

검색 결과 제목

  1. 16같은 클릭도 목적이 다르면 다른 시각화 과제일까?
  2. 17첫 답이 떠오른 뒤 한 번 멈추면 무엇이 달라질까?
  3. 18인공지능(AI)가 식을 프로그램으로 쓰면 계산 실수는 줄어들까?
  4. 19같은 값을 점·막대·원으로 그리면 비교 정확도도 같을까?
  5. 20인공지능(AI)는 언제 계산기나 검색기를 불러야 하는지 스스로 배울 수 있을까?
왜, 어떻게, 무엇의 세 열에서 선택한 항목이 하나의 시각화 과제 문장으로 합쳐지는 흐름도.

같은 클릭도 목적이 다르면 다른 시각화 과제일까?

왜, 어떻게, 무엇의 세 열에서 선택한 항목이 하나의 시각화 과제 문장으로 합쳐지는 흐름도.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

같은 클릭도 목적이 다르면 다른 시각화 과제일까?

Brehmer와 Munzner의 다층 시각화 과제 유형론을 따라 ‘왜·어떻게·무엇을’ 분리하고, 같은 필터 조작이 서로 다른 분석 과제가 되는 조건을 살핍니다.

A Multi-Level Typology of Abstract Visualization Tasks

게시 2026-09-24 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
첫 반응에서 값 대입 검산을 거쳐 조건에 맞는 수정 답으로 이동하는 세 단계 흐름도.

첫 답이 떠오른 뒤 한 번 멈추면 무엇이 달라질까?

첫 반응에서 값 대입 검산을 거쳐 조건에 맞는 수정 답으로 이동하는 세 단계 흐름도.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

첫 답이 떠오른 뒤 한 번 멈추면 무엇이 달라질까?

Frederick의 인지성찰검사가 즉각 떠오르는 답을 억제하는 성향을 어떻게 측정했는지 살피고, 정답 수와 사고 과정을 구분합니다.

Cognitive Reflection and Decision Making

게시 2026-09-24 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
문장제에서 변수와 식을 추출해 제한된 프로그램을 실행하고 의미 검산으로 돌아가는 네 단계 흐름도.

인공지능(AI)가 식을 프로그램으로 쓰면 계산 실수는 줄어들까?

문장제에서 변수와 식을 추출해 제한된 프로그램을 실행하고 의미 검산으로 돌아가는 네 단계 흐름도.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 식을 프로그램으로 쓰면 계산 실수는 줄어들까?

Program of Thoughts는 언어모델이 계산까지 문장으로 이어 쓰는 대신, 추론을 실행 가능한 프로그램으로 표현하고 계산은 외부 실행기에 맡깁니다.

Program of Thoughts Prompting: Disentangling Computation from Reasoning for Numerical Reasoning Tasks

게시 2026-09-22 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
값 37과 42를 공통 축의 점, 막대 길이, 부채꼴 각도, 원 면적으로 나란히 표현한 비교 그림.

같은 값을 점·막대·원으로 그리면 비교 정확도도 같을까?

값 37과 42를 공통 축의 점, 막대 길이, 부채꼴 각도, 원 면적으로 나란히 표현한 비교 그림.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 값을 점·막대·원으로 그리면 비교 정확도도 같을까?

Cleveland와 McGill의 그래프 지각 연구는 공통 축의 위치, 길이, 각도, 면적처럼 값을 부호화하는 방식에 따라 사람이 수행하는 비교 과제가 달라진다고 설명합니다.

Graphical Perception: Theory, Experimentation, and Application to the Development of Graphical Methods

게시 2026-09-22 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
텍스트에서 API 호출 후보를 만들고 도구를 실행한 뒤 손실 감소 문턱을 넘은 호출만 학습 자료에 남기는 네 단계 흐름도.

인공지능(AI)는 언제 계산기나 검색기를 불러야 하는지 스스로 배울 수 있을까?

텍스트에서 API 호출 후보를 만들고 도구를 실행한 뒤 손실 감소 문턱을 넘은 호출만 학습 자료에 남기는 네 단계 흐름도.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

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

게시 2026-09-21 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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