인공지능(AI)가 행동을 계획했다면 실제로 한 일도 확인된 걸까?
ReAct는 추론과 외부 행동을 엮는 방식을 제안했습니다. 계획 문장, 실행 요청, 실제 관찰을 나누면 긴 작업에서 어디까지 확인되었는지 읽을 수 있습니다.
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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자연어 수학을 논리식으로 옮기면 의미도 자동으로 보존될까?
대규모 언어모델의 자동 형식화는 일부 문제를 완전한 Isabelle 명세로 바꾸고 증명 학습을 개선했지만 번역 검증이 병목입니다.
Autoformalization with Large Language Models
게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
데이터가 같아도 채움색과 붙임 방식이 바뀌면 인공지능(AI)의 답도 달라질까?
수치와 매핑을 고정하고 스타일만 바꾸면 VLM 정확도가 달라지는가?
Understanding Graphical Perception in Data Visualization through Zero-shot Prompting of Vision-Language Models
게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
인공지능(AI)가 한 단계씩 맞게 추론해도 전체 증명은 실패할 수 있을까?
PrOntoQA 분석은 개별 추론 정확성과 여러 갈래에서 목표 경로를 찾는 증명 계획을 분리합니다.
Language Models Are Greedy Reasoners: A Systematic Formal Analysis of Chain-of-Thought
게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?
ACL 2025 연구는 일곱 언어모델의 논증 유형 분류를 비교하며, 생략된 전제가 있는 엔티밈과 작은 모델에서 어려움이 커짐을 보였습니다.
Can Large Language Models Understand Argument Schemes?
게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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