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인공지능(AI)가 풀이의 갈림길로 돌아가면 더 잘 풀 수 있을까?

생각의 나무는 중간 풀이를 여러 갈래로 만들고 평가하여 탐색합니다. 유망하다는 판단과 실제 정답 검사는 따로 보아야 합니다.

Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models

AI 심판은 자기 계열의 답을 더 좋아할까?

내용 조건은 같은 익명 답 A·B를 심판 A·B와 사람 루브릭이 평가할 때 88:78, 77:87, 80:80으로 달라지는 교육용 감사를 수행합니다.

답이 길면 AI 심판은 더 좋은 답으로 볼까?

핵심 근거는 2개로 같은 60단어·180단어 답을 길이 보너스 규칙과 근거 루브릭으로 채점해 선택이 뒤집히는 과정을 확인합니다.

AI가 같은 답을 여러 번 하면 더 믿을 수 있을까?

다섯 번의 보이는 출력과 외부 정답을 나란히 두고, 높은 일치율이 도움이 되는 조건과 같은 오류가 반복되는 경우를 구분합니다.

인공지능(AI)가 식을 프로그램으로 쓰면 계산 실수는 줄어들까?

문장제에서 변수와 식을 추출해 제한된 프로그램을 실행하고 의미 검산으로 돌아가는 네 단계 흐름도.