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인공지능(AI)는 언제 계산기나 검색기를 불러야 하는지 스스로 배울 수 있을까?

Toolformer는 소수의 사용 예시에서 API 호출 후보를 만들고, 다음 단어 예측 손실을 실제로 줄인 호출만 남겨 언어모델을 미세조정했습니다.

Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools

AI는 실패한 도구를 몇 번까지 다시 시도해야 할까?

한 번의 성공 가능성·시도 예산·비용·과부하 신호를 바꾸어 성공 가능성과 최대 비용을 비교합니다.

지붕에 내린 10밀리미터 비는 몇 리터일까?

지붕 면적·강우량·수집률·통 용량을 바꾸어 모을 수 있는 물과 넘치는 양을 비교합니다.

인공지능(AI)가 생각과 행동을 번갈아 하면 무엇이 달라질까?

언어모델이 추론 흔적과 외부 행동·관찰을 번갈아 생성하는 ReAct 연구를 살펴봅니다. 전략과 환경 변화를 바꾸어 검증 가능한 경로를 비교하세요.

ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models

풀이 여섯 개를 두 번씩 비교하려면 몇 모둠·몇 회차가 필요할까?

참여 인원·시간·모둠 정원·풀이 수·필요 검토 수를 바꾸어 완전 검토 풀이와 부족한 검토 칸을 계산합니다.

Toolkit to Support Evidence-Based Algebra Instruction in Middle and High School