고등학교 경시문제를 잘 푸는 증명 인공지능(AI)가 대학원 해석학도 잘 풀까?
2026년 MA-ProofBench는 해석학 200문제를 학부·박사자격 수준으로 나눠 평가했고, 최고 일반 모델도 Pass@8 16%와 5%에 머물러 분야·난도별 검증의 필요성을 보였습니다.
MA-ProofBench: A Two-Tiered Evaluation of LLMs for Theorem Proving in Mathematical Analysis
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2026년 MA-ProofBench는 해석학 200문제를 학부·박사자격 수준으로 나눠 평가했고, 최고 일반 모델도 Pass@8 16%와 5%에 머물러 분야·난도별 검증의 필요성을 보였습니다.
MA-ProofBench: A Two-Tiered Evaluation of LLMs for Theorem Proving in Mathematical Analysis
대규모 언어모델의 자동 형식화는 일부 문제를 완전한 Isabelle 명세로 바꾸고 증명 학습을 개선했지만 번역 검증이 병목입니다.
Autoformalization with Large Language Models
의존논리는 여러 변수 배정을 한 팀으로 평가해 ‘같은 입력이면 같은 출력’이라는 함수적 의존을 논리식 안에 표현합니다.
Dependence Logic
담론 질 지수는 참여·정당화·공공선·존중 같은 규범을 관찰 가능한 발화 범주로 바꿉니다. 신뢰도와 타당도의 차이를 살펴봅니다.
Measuring Political Deliberation: A Discourse Quality Index
관계추론 검사의 문항기능차이 연구는 그림만 사용해도 공정성을 실증적으로 점검해야 함을 보여 줍니다. 집단 평균 차이와 문항의 차별적 기능을 구별합니다.
Assessing Differential Item Functioning on the Test of Relational Reasoning
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