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AI 다섯 개가 동의하면 오류도 서로 독립일까?

모델 수·개별 오류 가능성·공통 오류 경로 비중을 바꾸어 독립 다수결과 공유된 실패가 섞인 결과를 비교합니다.

합성 자료를 거듭 섞으면 드문 사례가 사라질까?

원자료 고정 비중과 합성 과정의 보존율을 바꾸어 반복 학습에서 드문 사례의 비중이 어떻게 달라지는지 추적합니다.

인공지능(AI)가 식을 프로그램으로 쓰면 계산 실수는 줄어들까?

Program of Thoughts는 언어모델이 계산까지 문장으로 이어 쓰는 대신, 추론을 실행 가능한 프로그램으로 표현하고 계산은 외부 실행기에 맡깁니다.

Program of Thoughts Prompting: Disentangling Computation from Reasoning for Numerical Reasoning Tasks

같은 값을 점·막대·원으로 그리면 비교 정확도도 같을까?

Cleveland와 McGill의 그래프 지각 연구는 공통 축의 위치, 길이, 각도, 면적처럼 값을 부호화하는 방식에 따라 사람이 수행하는 비교 과제가 달라진다고 설명합니다.

Graphical Perception: Theory, Experimentation, and Application to the Development of Graphical Methods

AI의 80% 확신은 열 번 중 여덟 번 맞는다는 뜻일까?

표시된 확신과 같은 묶음의 실제 정답 비율을 바꾸어 보정 차이를 계산하고, 한 사례의 확신과 여러 사례의 빈도를 구분합니다.