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

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검색 결과21건

검색 결과 제목

  1. 16증명 답안의 점수를 인공지능(AI)에게 맡겨도 될까?
  2. 17필요 없는 숫자 하나가 인공지능(AI)의 답을 흔들까?
  3. 18정리증명 인공지능(AI)를 시험할 ‘환경’은 왜 필요할까?
  4. 19자연어 수학을 논리식으로 옮기면 의미도 자동으로 보존될까?
  5. 20수학 자료를 더 읽은 언어모델은 증명도 믿을 수 있을까?
홀수 합의 두 사례만 든 답안 A와 임의의 두 홀수를 사용한 답안 B를 비교하는 표. B는 합이 정수의 두 배임을 보인다.

증명 답안의 점수를 인공지능(AI)에게 맡겨도 될까?

홀수 합의 두 사례만 든 답안 A와 임의의 두 홀수를 사용한 답안 B를 비교하는 표. B는 합이 정수의 두 배임을 보인다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

증명 답안의 점수를 인공지능(AI)에게 맡겨도 될까?

수학올림피아드 증명 평가 연구에서 자동 채점의 어려움을 읽습니다. 예시 확인과 일반 증명을 구별하는 작은 답안으로 채점 근거를 점검합니다.

Proof or Bluff? Evaluating LLMs on 2025 USA Math Olympiad

게시 2026-09-12 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
기본형 24÷4=6, 색 정보 추가형 24÷4=6, 8개 보관 조건 변경형 (24-8)÷4=4. 무관 정보와 실제 조건 변경을 구별한다.

필요 없는 숫자 하나가 인공지능(AI)의 답을 흔들까?

기본형 24÷4=6, 색 정보 추가형 24÷4=6, 8개 보관 조건 변경형 (24-8)÷4=4. 무관 정보와 실제 조건 변경을 구별한다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 입문

필요 없는 숫자 하나가 인공지능(AI)의 답을 흔들까?

같은 계산 구조에서 이름·숫자·무관 정보를 바꾸는 평가를 살펴봅니다. 한 번의 정답보다 변형에 대한 안정성을 묻습니다.

GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models

게시 2026-09-12 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
HOL Light, 공통 벤치마크, 강화학습의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

정리증명 인공지능(AI)를 시험할 ‘환경’은 왜 필요할까?

HOL Light, 공통 벤치마크, 강화학습의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

정리증명 인공지능(AI)를 시험할 ‘환경’은 왜 필요할까?

HOList는 HOL Light의 수학 말뭉치를 기계학습 환경과 벤치마크로 공개해 증명 모델을 같은 조건에서 훈련·재생·검증하도록 했습니다.

HOList: An Environment for Machine Learning of Higher-Order Theorem Proving

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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