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인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

P-FOLIO는 0~20단계의 사람이 쓴 증명 연쇄를 제공해 최종 분류와 단계 규칙 평가를 분리합니다.

P-FOLIO: Evaluating and Improving Logical Reasoning with Abundant Human-Written Reasoning Chains

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

자기일관성 방법은 다양한 풀이 경로에서 최종 답을 모읍니다. 정답률 개선과 답의 논리적 보증을 구별하고, 반복 답변의 독립성도 따져 봅니다.

Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

생각의 나무는 중간 풀이를 여러 갈래로 만들고 평가하여 탐색합니다. 유망하다는 판단과 실제 정답 검사는 따로 보아야 합니다.

Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

RobustLR는 최소 논리 편집과 동치 변환으로 연역 모델의 일관성을 검사했고, 학습된 모델들이 특히 부정에서 흔들림을 보였습니다.

RobustLR: A Diagnostic Benchmark for Evaluating Logical Robustness of Deductive Reasoners

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

작은 문제의 답을 다음 문제에 전달하는 least-to-most 연구는 분해의 개수보다 의존 순서와 분해 자체의 정확성이 중요함을 보여 줍니다.

Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models

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