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

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검색 결과22건

검색 결과 제목

  1. 16사람의 풀이 개요가 자동 증명기의 길잡이가 될 수 있을까?
  2. 17논리 규칙 하나씩 시험하면 언어모델의 약점이 더 선명해질까?
  3. 18같은 상관관계도 그래프 모양에 따라 원인처럼 보일까?
  4. 19증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?
  5. 20인공지능(AI)가 논리를 기호로 옮기고 계산기에 맡기면 더 정확할까?
비형식 풀이 초안, 빈칸 있는 형식 스케치, 커널 검증 증명의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

사람의 풀이 개요가 자동 증명기의 길잡이가 될 수 있을까?

비형식 풀이 초안, 빈칸 있는 형식 스케치, 커널 검증 증명의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

사람의 풀이 개요가 자동 증명기의 길잡이가 될 수 있을까?

Jiang 등은 488개 miniF2F 문제에서 비형식 풀이→형식 스케치→자동 증명의 세 단계를 결합해 Isabelle 검증 성공률을 높였습니다.

Draft, Sketch, and Prove: Guiding Formal Theorem Provers with Informal Proofs

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
전체 정확도가 명제논리, 1차논리, 비단조논리의 규칙별 진단 칸으로 분해되는 그림

논리 규칙 하나씩 시험하면 언어모델의 약점이 더 선명해질까?

전체 정확도가 명제논리, 1차논리, 비단조논리의 규칙별 진단 칸으로 분해되는 그림
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

논리 규칙 하나씩 시험하면 언어모델의 약점이 더 선명해질까?

LogicBench는 25개 추론 패턴을 명제·1차·비단조 논리로 나눠, 정답률 하나가 숨기는 규칙별 실패를 드러냅니다.

LogicBench: Towards Systematic Evaluation of Logical Reasoning Ability of Large Language Models

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 독서 시간과 점수 자료를 두 집단 평균 막대와 개인 점으로 나타낼 때 각각 드러나는 정보, 숨는 정보와 허용되는 결론을 비교한 표.

같은 상관관계도 그래프 모양에 따라 원인처럼 보일까?

같은 독서 시간과 점수 자료를 두 집단 평균 막대와 개인 점으로 나타낼 때 각각 드러나는 정보, 숨는 정보와 허용되는 결론을 비교한 표.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 상관관계도 그래프 모양에 따라 원인처럼 보일까?

세 차례 크라우드 실험은 집계 수준과 시각 표지가 인과 판단을 흔들 수 있음을 보였습니다. 그래프와 결론의 거리를 점검합니다.

Illusion of Causality in Visualized Data

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
후보 증명, Lean 피드백, 탐색 갱신을 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?

후보 증명, Lean 피드백, 탐색 갱신을 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?

DeepSeek-Prover-V1.5는 Lean 4 검증 피드백을 강화학습과 트리 탐색에 이용해 형식증명 성능을 평가했습니다.

DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
자연어 번역, 솔버 실행, 오류 피드백를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

인공지능(AI)가 논리를 기호로 옮기고 계산기에 맡기면 더 정확할까?

자연어 번역, 솔버 실행, 오류 피드백를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 논리를 기호로 옮기고 계산기에 맡기면 더 정확할까?

Logic-LM은 언어모델의 형식화와 기호 솔버의 판정을 결합하고 오류 메시지로 번역을 고치는 절차를 평가했습니다.

Logic-LM: Empowering Large Language Models with Symbolic Solvers for Faithful Logical Reasoning

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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