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그림이 포함된 정리를 인공지능(AI)가 풀었다면 형식 검증도 통과할까?

MATP-BENCH는 그림과 텍스트가 함께 있는 1,056개 정리를 Lean 4·Coq·Isabelle 형식화와 묶어 멀티모달 모델의 증명 능력을 평가한다.

MATP-BENCH: Can MLLM Be a Good Automated Theorem Prover for Multimodal Problems?

‘아니다’는 언제 모순이고 언제 단순한 반대일까?

스탠퍼드 철학백과의 부정 항목을 바탕으로 논리적 부정, 자연언어의 부정, 거부 행위를 구별하고 ‘참이 아니다’와 ‘반대편이 참이다’ 사이의 간격을 살펴봅니다.

Negation

양자 명제에서는 분배법칙이 항상 성립할까?

양자논리는 측정 가능한 명제를 힐베르트 공간의 투영으로 나타내며, 그 구조는 일반적으로 불 대수가 아닙니다. 논리 법칙과 측정 맥락의 관계를 살펴봅니다.

Quantum Logic and Probability Theory

입력 분포가 바뀌면 AI 오류도 같은 방식으로 늘어날까?

전체 정확도 82%가 66%로 같게 떨어져도 입력 구성 80·20→40·60의 변화와 조건별 정확도 90%→70%의 관계 변화는 다른 진단임을 비교합니다.

풀이를 나란히 비교하면 왜 더 유연하게 풀까?

중학교 7학년 70명을 무작위 배정한 연구는 같은 두 풀이를 차례로 볼 때보다 나란히 비교할 때 개념 지식과 풀이 유연성이 나아질 수 있음을 보였습니다.

Does Comparing Solution Methods Facilitate Conceptual and Procedural Knowledge? An Experimental Study on Learning to Solve Equations