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논리적으로 같은 문장을 조금 바꾸면 인공지능(AI) 답도 그대로일까?

RobustLR는 최소 논리 편집과 동치 변환으로 연역 모델의 일관성을 검사했고, 학습된 모델들이 특히 부정에서 흔들림을 보였습니다.

RobustLR: A Diagnostic Benchmark for Evaluating Logical Robustness of Deductive Reasoners

정책 뒤 수치가 떨어지면 정책 효과라고 말해도 될까?

반환 누락이 정책 직전 46개에서 42개로 줄었다는 전후 차이 −4와, 기존 +2 추세를 연장한 48개 대비 직후 간격 −6을 구분합니다.

첫 측정이 극단적이면 다음에도 그대로일까?

첫 측정 88 이상만 고르면 처치 없이도 평균이 92에서 86으로 내려가는 예시로, 자연스러운 재측정 변화와 개입 효과를 분리합니다.

검사를 스무 번 하면 우연한 발견도 늘어날까?

검사마다 5%인 오경보 가능성이 여러 검사를 거치며 어떻게 쌓이는지 보고, Bonferroni 조정이 무엇을 보장하고 무엇을 포기하는지 살핍니다.

분류 기준을 높이면 실수가 줄어들까?

구조 동물의 긴급 점수 기준을 옮기며 놓친 사례와 잘못 부른 사례가 어떤 방향으로 바뀌는지 네 칸으로 확인합니다.