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풀지 못한 정리에서 다시 배우면 자동증명기는 더 강해질까?

HyperTree Proof Search는 증명 탐색 결과를 온라인 학습에 되돌려 훈련 분포 밖 정리의 탐색 정책을 개선한다.

HyperTree Proof Search for Neural Theorem Proving

시각화 시험을 줄일 때 잘 맞히는 문항만 남기면 될까?

Mini-VLAT는 53문항을 12문항으로 줄이면서 통계적 관계와 내용 타당성을 함께 고려했습니다. 짧은 시험의 설계에서 남겨야 할 증거를 살펴봅니다.

Mini-VLAT: A Short and Effective Measure of Visualization Literacy

AI가 모를 때 멈추면 더 믿을 수 있을까?

신뢰도 문턱을 높일수록 응답 범위와 응답한 사례의 오류가 어떻게 함께 달라지는지 계산하고, 보류를 포함한 운영 기준을 세웁니다.

점수를 합격·불합격으로 자르면 정보도 그대로 남을까?

같은 열 점수를 50·60·70점에서 자르면 통과율은 70%·40%·20%로 바뀌지만 원래 평균 58점과 사람 사이 거리는 그대로임을 확인합니다.

첫 측정이 극단적이면 다음에도 그대로일까?

첫 측정 88 이상만 고르면 처치 없이도 평균이 92에서 86으로 내려가는 예시로, 자연스러운 재측정 변화와 개입 효과를 분리합니다.