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Ineq-Comp v2를 바탕으로 익숙한 부등식의 변수 복제·대수 재작성·다단계 합성이 현재 Lean 증명 모델의 구성적 일반화를 크게 흔드는지 살펴봅니다.
Ineq-Comp: Benchmarking Human-Intuitive Compositional Reasoning in Automated Theorem Proving on Inequalities
두 사전등록 실험을 통해 선의 위치 평균 추정이 변동성이 큰 구간 쪽으로 편향될 수 있고 점 표시가 그 편향을 줄일 수 있음을 설명합니다.
The Impact of Unequal Variability on the Perception of Line Graphs
같은 두 답을 A·B와 B·A로 제시해 선택 변화율과 균형 합산을 구분합니다.
중간 상태 복원과 가중치 편집의 결과를 대상 문장·바꿔 쓴 문장·이웃 지식으로 나누어, 국소 성공에서 전체 설명으로 넘어가는 조건을 살핍니다.
구조 동물의 긴급 점수 기준을 옮기며 놓친 사례와 잘못 부른 사례가 어떤 방향으로 바뀌는지 네 칸으로 확인합니다.
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