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인공지능(AI)가 ‘90% 확신’하면 열 번 중 아홉 번 맞을까?

언어모델의 P(True)와 P(IK) 연구를 통해 자신감, 판별력, 보정, 새 과제 일반화를 구분합니다. 답변 임계값을 움직여 선택적 응답의 대가를 살펴보세요.

Language Models (Mostly) Know What They Know

점수는 같은데, 자기 답을 아는 정도는 다를까?

정답률 50%를 고정하고 확신의 배치를 바꿉니다. 답을 맞히는 능력과 맞힌 답을 구분하는 능력의 차이를 살펴봅니다.

A signal detection theoretic approach for estimating metacognitive sensitivity from confidence ratings

남은 10인분, 장보기 전에 몇 끼를 먼저 먹을까?

사람 수·집에서 먹을 횟수·남은 양·안전하게 먹을 수 있는 기간·포장 단위를 바꾸어 먼저 먹을 양과 새로 살 양을 계산합니다.

Wasted Food Scale

AI는 언제 사람에게 판단을 넘겨야 할까?

확신도와 사안의 중요도 기준을 함께 움직여, 자동 처리·사람 검토·즉시 보류가 어떻게 달라지는지 살핍니다.

평균 막대 하나가 데이터의 모양을 숨길까?

레인클라우드 플롯은 원자료·분포·요약 통계를 함께 보여 주어 같은 평균 아래 다른 모양을 드러냅니다.

Raincloud Plots: A Multi-Platform Tool for Robust Data Visualization