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문제를 잘게 나누면 인공지능(AI)가 더 어려운 문제도 풀 수 있을까?

작은 문제의 답을 다음 문제에 전달하는 least-to-most 연구는 분해의 개수보다 의존 순서와 분해 자체의 정확성이 중요함을 보여 줍니다.

Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models

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

보기 순서만 바꿔도 AI의 선택이 달라질까?

같은 두 답을 A·B와 B·A로 제시해 선택 변화율과 균형 합산을 구분합니다.

각자 순서가 분명한데 공동 1등은 없을 수 있을까?

세 모둠이 각각 일관된 순위를 냈는데도 둘씩 비교하면 A가 B를, B가 C를, C가 A를 2대 1로 이기는 순환을 확인합니다.

점수를 합격·불합격으로 자르면 정보도 그대로 남을까?

같은 열 점수를 50·60·70점에서 자르면 통과율은 70%·40%·20%로 바뀌지만 원래 평균 58점과 사람 사이 거리는 그대로임을 확인합니다.