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

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검색 결과555건

검색 결과 제목

  1. 236자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?
  2. 237인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?
  3. 238수학 전체를 논리에서 다시 세울 수 있을까?
  4. 239긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?
  5. 240작은 연구에서 발견된 효과는 왜 더 커 보일까?
자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식

자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?

자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?

대규모 자연어 문제를 Lean 정리로 바꾸며 의미 보존을 어떻게 확인하는가?

Lean Workbook: A large-scale Lean problem set formalized from natural language math problems

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
올바른 입력 18×7−6은 120, 잘못 묶은 입력 18×(7−6)은 18. 둘 다 실행되지만 두 번째는 개수 6개를 상자 수에서 빼는 의미 오류다.

인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?

올바른 입력 18×7−6은 120, 잘못 묶은 입력 18×(7−6)은 18. 둘 다 실행되지만 두 번째는 개수 6개를 상자 수에서 빼는 의미 오류다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?

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

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
논리 어휘와 추론 규칙에서 추상화 원리를 거쳐 자연수와 산술 정리로 올라가는 세 층과 각 층 사이의 검토 질문을 보여 주는 도식.

수학 전체를 논리에서 다시 세울 수 있을까?

논리 어휘와 추론 규칙에서 추상화 원리를 거쳐 자연수와 산술 정리로 올라가는 세 층과 각 층 사이의 검토 질문을 보여 주는 도식.
논리의 기초와 역사논리학 배우기 · 개념·이론 · 일반

수학 전체를 논리에서 다시 세울 수 있을까?

논리주의는 산술과 수학을 논리적 진리와 정의로 환원하려 했고, 신논리주의는 추상화 원리로 그 계획을 더 제한된 형태에서 되살립니다.

Logicism and Neologicism

게시 2026-09-13 · 약 8분논리학 학습 글 읽기 →
자료 다섯 개 중 핵심 근거의 위치를 첫째, 셋째, 다섯째로 바꾼 세 줄의 블록 도식. 성능 수치는 표시하지 않는다.

긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?

자료 다섯 개 중 핵심 근거의 위치를 첫째, 셋째, 다섯째로 바꾼 세 줄의 블록 도식. 성능 수치는 표시하지 않는다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?

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

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
효과 추정치 분포의 오른쪽 꼬리 중 유의 문턱을 넘은 값만 선택되어 평균이 오른쪽으로 이동한 모습이다.

작은 연구에서 발견된 효과는 왜 더 커 보일까?

효과 추정치 분포의 오른쪽 꼬리 중 유의 문턱을 넘은 값만 선택되어 평균이 오른쪽으로 이동한 모습이다.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

작은 연구에서 발견된 효과는 왜 더 커 보일까?

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

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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