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

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검색 결과40건

검색 결과 제목

  1. 21연속 성공 뒤의 성공률을 세면 왜 ‘핫핸드’가 작게 보일까?
  2. 22논리 규칙 하나씩 시험하면 언어모델의 약점이 더 선명해질까?
  3. 23공간추론 훈련이 수학 학습에도 옮겨갈까?
  4. 24정책 시행 시점이 제각각이면 이중차분 평균이 뒤섞일까?
  5. 25큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?
짧은 HHT와 THH 수열에서 연속 성공 뒤의 관측 가능한 위치와 끝에서 사라지는 다음 시행을 표시한 선택 편향 도식

연속 성공 뒤의 성공률을 세면 왜 ‘핫핸드’가 작게 보일까?

짧은 HHT와 THH 수열에서 연속 성공 뒤의 관측 가능한 위치와 끝에서 사라지는 다음 시행을 표시한 선택 편향 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

연속 성공 뒤의 성공률을 세면 왜 ‘핫핸드’가 작게 보일까?

유한한 성공·실패 수열에서 성공 연속구간 뒤의 시행만 고르면 조건부 성공률 추정치가 아래로 치우칠 수 있습니다.

Surprised by the Hot Hand Fallacy? A Truth in the Law of Small Numbers

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
전체 정확도가 명제논리, 1차논리, 비단조논리의 규칙별 진단 칸으로 분해되는 그림

논리 규칙 하나씩 시험하면 언어모델의 약점이 더 선명해질까?

전체 정확도가 명제논리, 1차논리, 비단조논리의 규칙별 진단 칸으로 분해되는 그림
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

논리 규칙 하나씩 시험하면 언어모델의 약점이 더 선명해질까?

LogicBench는 25개 추론 패턴을 명제·1차·비단조 논리로 나눠, 정답률 하나가 숨기는 규칙별 실패를 드러냅니다.

LogicBench: Towards Systematic Evaluation of Logical Reasoning Ability of Large Language Models

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
공간추론 훈련이 수학 학습에도 옮겨갈까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식

공간추론 훈련이 수학 학습에도 옮겨갈까?

공간추론 훈련이 수학 학습에도 옮겨갈까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

공간추론 훈련이 수학 학습에도 옮겨갈까?

17,648명 아동의 무작위 연구는 적응형 공간 과제의 구성에 따라 수학 향상 정도가 달라짐을 보여 주었다.

Training spatial cognition enhances mathematical learning in a randomized study of 17,000 children

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
조기 도입 A, 후기 도입 B, 미도입 C의 시간표에서 좋은 비교와 이미 처치된 집단을 통제로 쓰는 주의 비교가 색으로 구분된 도식

정책 시행 시점이 제각각이면 이중차분 평균이 뒤섞일까?

조기 도입 A, 후기 도입 B, 미도입 C의 시간표에서 좋은 비교와 이미 처치된 집단을 통제로 쓰는 주의 비교가 색으로 구분된 도식
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

정책 시행 시점이 제각각이면 이중차분 평균이 뒤섞일까?

Goodman-Bacon의 분해를 통해 시차 도입 자료의 두 방향 고정효과 추정치가 여러 2×2 비교의 가중평균이며 이미 처치된 집단이 통제가 될 때 해석이 흔들릴 수 있음을 설명합니다.

Difference-in-Differences with Variation in Treatment Timing

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
큰 정리를 작은 목표로 나누면 AI 증명은 더 강해질까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식

큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?

큰 정리를 작은 목표로 나누면 AI 증명은 더 강해질까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?

DeepSeek-Prover-V2는 비형식 풀이를 하위 목표로 재귀 분해해 형식 추론의 학습 자료와 보상 구조를 만든다.

DeepSeek-Prover-V2: Advancing Formal Mathematical Reasoning via Reinforcement Learning for Subgoal Decomposition

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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