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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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검색 결과25건

검색 결과 제목

  1. 16인공지능(AI)가 한 문제를 푸는 동안 그 문제 주변의 변형을 새로 학습하면 증명력이 올라갈까?
  2. 17쉬운 부등식을 합성한 문제에서 증명 인공지능(AI)가 갑자기 약해질까?
  3. 18생각하는 태도를 가르치면 직관적 오답을 더 잘 멈출까?
  4. 19한 번에 여러 번 맞히는 것과 며칠 간격으로 다시 맞히는 것 중 무엇이 오래갈까?
  5. 20증명 인공지능(AI)를 비교하려면 같은 문제를 여러 형식체계로 옮겨야 할까?
원 목표에서 변형 문제 묶음, 강화학습, 트리 탐색, Lean 커널 검증으로 이어지는 순환도

인공지능(AI)가 한 문제를 푸는 동안 그 문제 주변의 변형을 새로 학습하면 증명력이 올라갈까?

원 목표에서 변형 문제 묶음, 강화학습, 트리 탐색, Lean 커널 검증으로 이어지는 순환도
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 한 문제를 푸는 동안 그 문제 주변의 변형을 새로 학습하면 증명력이 올라갈까?

AlphaProof는 Lean 검증 환경, 대규모 자기학습과 문제별 시험시점 강화학습을 결합해 2024 IMO 비기하 5문제 중 3문제를 풀었지만 막대한 계산비용과 형식화 범위가 제한입니다.

Olympiad-level Formal Mathematical Reasoning with Reinforcement Learning

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
두 개의 쉬운 부등식 조각이 재작성과 합성 노드를 지나 Lean 목표로 가며 중간 합성 지점에 병목 표시가 있는 흐름도

쉬운 부등식을 합성한 문제에서 증명 인공지능(AI)가 갑자기 약해질까?

두 개의 쉬운 부등식 조각이 재작성과 합성 노드를 지나 Lean 목표로 가며 중간 합성 지점에 병목 표시가 있는 흐름도
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

쉬운 부등식을 합성한 문제에서 증명 인공지능(AI)가 갑자기 약해질까?

Ineq-Comp v2를 바탕으로 익숙한 부등식의 변수 복제·대수 재작성·다단계 합성이 현재 Lean 증명 모델의 구성적 일반화를 크게 흔드는지 살펴봅니다.

Ineq-Comp: Benchmarking Human-Intuitive Compositional Reasoning in Automated Theorem Proving on Inequalities

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
7주 사고성향 교육에서 자기보고 사고성향과 인지반성 수행으로 갈라지는 두 경로, 수행 향상은 관찰됐지만 매개 경로는 지지되지 않았음을 표시한 도식.

생각하는 태도를 가르치면 직관적 오답을 더 잘 멈출까?

7주 사고성향 교육에서 자기보고 사고성향과 인지반성 수행으로 갈라지는 두 경로, 수행 향상은 관찰됐지만 매개 경로는 지지되지 않았음을 표시한 도식.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

생각하는 태도를 가르치면 직관적 오답을 더 잘 멈출까?

Orona와 Trautwein의 두 무작위 연구는 7주 사고성향 교육이 인지반성 수행을 높였지만 자기보고 성향 변화가 그 효과를 매개한다는 증거는 약했다고 보고했다.

Thinking disposition education improves cognitive reflection: Experimental results from an intervention study

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
초기 한 세션의 반복과 월 수 다음 월요일의 간격 재학습을 나란히 놓고 한 달 뒤 회상을 비교하는 시간선

한 번에 여러 번 맞히는 것과 며칠 간격으로 다시 맞히는 것 중 무엇이 오래갈까?

초기 한 세션의 반복과 월 수 다음 월요일의 간격 재학습을 나란히 놓고 한 달 뒤 회상을 비교하는 시간선
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

한 번에 여러 번 맞히는 것과 며칠 간격으로 다시 맞히는 것 중 무엇이 오래갈까?

세 실험 533명과 10만 건 넘는 단답 응답에서 초기 정답 반복의 이득은 재학습이 늘수록 줄었고, 넓은 간격의 재학습은 비교적 적은 추가 비용으로 장기 기억을 높였습니다.

Optimizing Schedules of Retrieval Practice for Durable and Efficient Learning: How Much Is Enough?

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
공통 문제, 체계별 형식화, 검증 성공를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

증명 인공지능(AI)를 비교하려면 같은 문제를 여러 형식체계로 옮겨야 할까?

공통 문제, 체계별 형식화, 검증 성공를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

증명 인공지능(AI)를 비교하려면 같은 문제를 여러 형식체계로 옮겨야 할까?

miniF2F는 올림피아드 수준 문제를 여러 증명 보조기 형식으로 맞춰 신경 정리증명기의 비교 기반을 만들었습니다.

MiniF2F: a cross-system benchmark for formal Olympiad-level mathematics

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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