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

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검색 결과510건

검색 결과 제목

  1. 276필요 없는 숫자 하나가 인공지능(AI)의 답을 흔들까?
  2. 277정답을 잘 고르는 인공지능(AI)는 반례도 잘 만들까?
  3. 278인공지능(AI)가 보조선을 잘 찾으면 기하 증명도 끝난 걸까?
  4. 279단어를 낯설게 바꾸면 인공지능(AI)의 논리 퍼즐 실력도 유지될까?
  5. 280관찰자료로 실험을 흉내 내려면 무엇부터 정해야 할까?
기본형 24÷4=6, 색 정보 추가형 24÷4=6, 8개 보관 조건 변경형 (24-8)÷4=4. 무관 정보와 실제 조건 변경을 구별한다.

필요 없는 숫자 하나가 인공지능(AI)의 답을 흔들까?

기본형 24÷4=6, 색 정보 추가형 24÷4=6, 8개 보관 조건 변경형 (24-8)÷4=4. 무관 정보와 실제 조건 변경을 구별한다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 입문

필요 없는 숫자 하나가 인공지능(AI)의 답을 흔들까?

같은 계산 구조에서 이름·숫자·무관 정보를 바꾸는 평가를 살펴봅니다. 한 번의 정답보다 변형에 대한 안정성을 묻습니다.

GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models

게시 2026-09-12 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
하나의 추론 문제를 논리 표현, 반례 구성, 타당성 판정의 세 과제로 나누고 마지막에 서로 모순 없는지 대조하는 교육용 평가 그림.

정답을 잘 고르는 인공지능(AI)는 반례도 잘 만들까?

하나의 추론 문제를 논리 표현, 반례 구성, 타당성 판정의 세 과제로 나누고 마지막에 서로 모순 없는지 대조하는 교육용 평가 그림.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

정답을 잘 고르는 인공지능(AI)는 반례도 잘 만들까?

2026년 9월 개정된 로직스킬스 연구는 문장의 논리적 표현, 반례 구성, 타당성 판단을 나누어 평가합니다.

LogicSkills: A Structured Benchmark for Formal Reasoning in Large Language Models

게시 2026-09-12 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
형식화된 전제에서 신경모형의 보조점 후보, 기호 엔진의 규칙 유도, 검증된 결론으로 이어지는 네 단계 표. 각 단계의 실패 조건을 함께 표시한다.

인공지능(AI)가 보조선을 잘 찾으면 기하 증명도 끝난 걸까?

형식화된 전제에서 신경모형의 보조점 후보, 기호 엔진의 규칙 유도, 검증된 결론으로 이어지는 네 단계 표. 각 단계의 실패 조건을 함께 표시한다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)가 보조선을 잘 찾으면 기하 증명도 끝난 걸까?

AlphaGeometry는 신경 언어모형의 보조 구성 제안과 기호 추론기의 검증을 결합했습니다. 30문제 성과와 적용 범위를 분리해 읽습니다.

Solving Olympiad Geometry without Human Demonstrations

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
원 퍼즐, 난독화, 동일 해 검증을 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.

단어를 낯설게 바꾸면 인공지능(AI)의 논리 퍼즐 실력도 유지될까?

원 퍼즐, 난독화, 동일 해 검증을 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

단어를 낯설게 바꾸면 인공지능(AI)의 논리 퍼즐 실력도 유지될까?

4,290개 퍼즐의 Mystery-Zebra는 논리 구조, 난이도와 표면 표현의 영향을 분리해 평가합니다.

Lexical Recall or Logical Reasoning: Probing the Limits of Reasoning Abilities in Large Language Models

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
표적시험, 시점 0, 분석 계획의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

관찰자료로 실험을 흉내 내려면 무엇부터 정해야 할까?

표적시험, 시점 0, 분석 계획의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

관찰자료로 실험을 흉내 내려면 무엇부터 정해야 할까?

Hernán과 Robins는 관찰자료 분석 전에 모방하려는 무작위시험의 참여 기준·전략·추적·결과·분석을 먼저 명시하라고 제안합니다.

Using Big Data to Emulate a Target Trial When a Randomized Trial Is Not Available

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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