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검색 결과473건

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인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

Toolformer는 도구 호출 후보를 만들고 실제 결과가 다음 단어 예측에 도움이 되는지 걸러 학습합니다. 도구의 계산 정확도와 호출 선택의 적절성을 구분합니다.

Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools

논증과 대화해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

논증의 중심 주장·입장·지지 관계를 함께 예측하는 연구는 문장별 판단과 글 전체 구조 사이의 간극을 보여 줍니다.

Joint prediction in MST-style discourse parsing for argumentation mining

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

긴 문맥 처리 연구는 입력 길이와 실제 정보 활용을 구별합니다. 같은 근거의 위치를 바꾸는 평가가 왜 필요한지 살펴봅니다.

Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

네 연구에서 낮은 수행과 큰 자기평가 오차가 함께 나타났습니다. 집단 패턴을 개인 낙인으로 바꾸지 않는 해석이 중요합니다.

Unskilled and Unaware of It: How Difficulties in Recognizing One's Own Incompetence Lead to Inflated Self-Assessments

증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

낮은 검정력은 참 효과를 놓칠 뿐 아니라 발견된 효과를 과장하고 재현 가능성을 낮출 수 있습니다.

Power Failure: Why Small Sample Size Undermines the Reliability of Neuroscience

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