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인공지능(AI)가 풀이의 갈림길로 돌아가면 더 잘 풀 수 있을까?

생각의 나무는 중간 풀이를 여러 갈래로 만들고 평가하여 탐색합니다. 유망하다는 판단과 실제 정답 검사는 따로 보아야 합니다.

Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models

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

불확실한 값은 일부러 비슷한 색으로 묶어야 할까?

Correll·Moritz·Heer는 값-억제 불확실성 팔레트를 제안하고 두 온라인 실험에서 읽기 성능과 위험 선택이 어떻게 달라지는지 평가했습니다.

Value-Suppressing Uncertainty Palettes

믿음을 거두면 그 반대가 참이라고 믿어야 할까?

믿음 수정의 논리는 철회·추가·수정을 서로 다른 연산으로 다룹니다. 판단을 보류하는 것과 반대 명제를 받아들이는 것은 다른 변화입니다.

Logic of Belief Revision

보기 순서만 바꿔도 AI의 선택이 달라질까?

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