조건을 못 맞추는 퍼즐은 인공지능(AI)에게 왜 더 어려울까?
SATBench의 2,100개 문제는 해 찾기와 불가능성 판정 사이의 비대칭을 드러냅니다.
SATBench: Benchmarking LLMs’ Logical Reasoning via Automated Puzzle Generation from SAT Formulas
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SATBench의 2,100개 문제는 해 찾기와 불가능성 판정 사이의 비대칭을 드러냅니다.
SATBench: Benchmarking LLMs’ Logical Reasoning via Automated Puzzle Generation from SAT Formulas
쥐·생쥐·사람의 병렬 과제는 이미 투자한 시간이 이후 포기 결정에 어떤 영향을 주는지 비교했습니다.
Sensitivity to “sunk costs” in mice, rats, and humans
HOList는 HOL Light의 수학 말뭉치를 기계학습 환경과 벤치마크로 공개해 증명 모델을 같은 조건에서 훈련·재생·검증하도록 했습니다.
HOList: An Environment for Machine Learning of Higher-Order Theorem Proving
FOLIO는 자연어를 1차 논리로 옮기는 정확성과 실제 결론을 실행하는 정확성이 다를 수 있음을 보여 줍니다.
FOLIO: Natural Language Reasoning with First-Order Logic
Munzner의 중첩 모형은 시각화의 네 설계 층을 나누고, 위층의 오해가 아래층의 정교한 구현까지 연쇄적으로 무효화할 수 있음을 보입니다.
A Nested Model for Visualization Design and Validation
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