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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

시각화가 틀리면 어느 단계부터 다시 봐야 할까?

Munzner의 중첩 모형은 시각화의 네 설계 층을 나누고, 위층의 오해가 아래층의 정교한 구현까지 연쇄적으로 무효화할 수 있음을 보입니다.

A Nested Model for Visualization Design and Validation

댓글에서 주장과 근거를 자동으로 찾을 수 있을까?

웹 논증 채굴은 340개 문서·9만 토큰의 공개 말뭉치로 가능성과 난점을 함께 보였습니다. 문맥과 암묵적 연결이 왜 어려운지 읽습니다.

Argumentation Mining in User-Generated Web Discourse

같은 정보를 담아도 왜 어떤 그림이 더 빨리 풀릴까?

정보가 같다는 것과 찾아 쓰는 비용이 같다는 것은 다릅니다. 표와 문장의 탐색 경로를 비교합니다.

Why a Diagram is (Sometimes) Worth Ten Thousand Words

AI가 대상을 보지 않고 배경을 맞힌다면?

동물의 특징을 그대로 둔 채 눈 배경과 모서리 표식을 바꾸어 예측이 무엇에 기대는지 점검합니다.