인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?
Toolformer는 도구 호출 후보를 만들고 실제 결과가 다음 단어 예측에 도움이 되는지 걸러 학습합니다. 도구의 계산 정확도와 호출 선택의 적절성을 구분합니다.
Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools
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Toolformer는 도구 호출 후보를 만들고 실제 결과가 다음 단어 예측에 도움이 되는지 걸러 학습합니다. 도구의 계산 정확도와 호출 선택의 적절성을 구분합니다.
Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools
논증의 중심 주장·입장·지지 관계를 함께 예측하는 연구는 문장별 판단과 글 전체 구조 사이의 간극을 보여 줍니다.
Joint prediction in MST-style discourse parsing for argumentation mining
긴 문맥 처리 연구는 입력 길이와 실제 정보 활용을 구별합니다. 같은 근거의 위치를 바꾸는 평가가 왜 필요한지 살펴봅니다.
Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts
선택적 주의 연구는 시야에 들어온 정보와 의식적으로 알아차린 정보를 구별합니다. 실수를 개인의 성실성으로 판단하기 전에 과제의 주의 요구를 살핍니다.
Failures of Awareness: The Case of Inattentional Blindness
네 연구에서 낮은 수행과 큰 자기평가 오차가 함께 나타났습니다. 집단 패턴을 개인 낙인으로 바꾸지 않는 해석이 중요합니다.
Unskilled and Unaware of It: How Difficulties in Recognizing One's Own Incompetence Lead to Inflated Self-Assessments
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