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

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검색 결과36건

검색 결과 제목

  1. 26증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?
  2. 27조건을 못 맞추는 퍼즐은 인공지능(AI)에게 왜 더 어려울까?
  3. 28언어모델과 정리증명기는 어디에서 역할을 나눌까?
  4. 29인공지능(AI)가 논리를 기호로 옮기고 계산기에 맡기면 더 정확할까?
  5. 30정리증명 인공지능(AI)를 시험할 ‘환경’은 왜 필요할까?
후보 증명, Lean 피드백, 탐색 갱신을 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?

후보 증명, Lean 피드백, 탐색 갱신을 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?

DeepSeek-Prover-V1.5는 Lean 4 검증 피드백을 강화학습과 트리 탐색에 이용해 형식증명 성능을 평가했습니다.

DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
후보 생성, 조건 검사, 불가능성 증명를 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.

조건을 못 맞추는 퍼즐은 인공지능(AI)에게 왜 더 어려울까?

후보 생성, 조건 검사, 불가능성 증명를 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

조건을 못 맞추는 퍼즐은 인공지능(AI)에게 왜 더 어려울까?

SATBench의 2,100개 문제는 해 찾기와 불가능성 판정 사이의 비대칭을 드러냅니다.

SATBench: Benchmarking LLMs’ Logical Reasoning via Automated Puzzle Generation from SAT Formulas

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
의미 파싱, 정리 증명, 번역 검수를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

언어모델과 정리증명기는 어디에서 역할을 나눌까?

의미 파싱, 정리 증명, 번역 검수를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

언어모델과 정리증명기는 어디에서 역할을 나눌까?

LINC는 언어모델을 의미 파서로, 1차 논리 증명기를 판정기로 사용해 언어 이해와 형식 추론의 책임을 분리했습니다.

LINC: A Neurosymbolic Approach for Logical Reasoning by Combining Language Models with First-Order Logic Provers

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
자연어 번역, 솔버 실행, 오류 피드백를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

인공지능(AI)가 논리를 기호로 옮기고 계산기에 맡기면 더 정확할까?

자연어 번역, 솔버 실행, 오류 피드백를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 논리를 기호로 옮기고 계산기에 맡기면 더 정확할까?

Logic-LM은 언어모델의 형식화와 기호 솔버의 판정을 결합하고 오류 메시지로 번역을 고치는 절차를 평가했습니다.

Logic-LM: Empowering Large Language Models with Symbolic Solvers for Faithful Logical Reasoning

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
HOL Light, 공통 벤치마크, 강화학습의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

정리증명 인공지능(AI)를 시험할 ‘환경’은 왜 필요할까?

HOL Light, 공통 벤치마크, 강화학습의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

정리증명 인공지능(AI)를 시험할 ‘환경’은 왜 필요할까?

HOList는 HOL Light의 수학 말뭉치를 기계학습 환경과 벤치마크로 공개해 증명 모델을 같은 조건에서 훈련·재생·검증하도록 했습니다.

HOList: An Environment for Machine Learning of Higher-Order Theorem Proving

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

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