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

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검색 결과65건

검색 결과 제목

  1. 31그림을 사실적으로 만들면 멀리 떨어진 설명도 잘 읽힐까?
  2. 32인공지능(AI)에게 “다시 검토해”라고 하면 정답을 오답으로 바꿀 수도 있을까?
  3. 33드문 두 특징이 함께 나오면 없던 관계도 기억에 생길까?
  4. 34논리 규칙 하나씩 시험하면 언어모델의 약점이 더 선명해질까?
  5. 35논리적으로 같은 문장을 조금 바꾸면 인공지능(AI) 답도 그대로일까?
단순·질감 그림과 가까운·먼 이름표를 교차한 네 조건 A,B,C,D의 2×2 설계표. 실제 성과 수치는 없음.

그림을 사실적으로 만들면 멀리 떨어진 설명도 잘 읽힐까?

단순·질감 그림과 가까운·먼 이름표를 교차한 네 조건 A,B,C,D의 2×2 설계표. 실제 성과 수치는 없음.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

그림을 사실적으로 만들면 멀리 떨어진 설명도 잘 읽힐까?

해부학 학습 실험은 그림의 사실성과 설명 글의 거리를 따로 바꾸었습니다. 보기 편한 느낌과 기억 성과는 같은 결과가 아니었습니다.

Realistic details impact learners independently of split-attention effects

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
가상20문제에서 정답유지9 정답에서오답3 오답에서정답2 오답유지6으로 최종정답11개.

인공지능(AI)에게 “다시 검토해”라고 하면 정답을 오답으로 바꿀 수도 있을까?

가상20문제에서 정답유지9 정답에서오답3 오답에서정답2 오답유지6으로 최종정답11개.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)에게 “다시 검토해”라고 하면 정답을 오답으로 바꿀 수도 있을까?

외부 정답 정보가 있는 교정과 AI의 내적 자기교정은 다른 조건입니다. 답이 바뀐 횟수보다 어떤 방향으로 바뀌었는지를 확인해 봅니다.

Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
실제 빈도는 독립인 2대2 격자에서 드문 색과 드문 부정 항목이 만나는 한 칸만 강조되고 기억 화살표가 표시된 도식

드문 두 특징이 함께 나오면 없던 관계도 기억에 생길까?

실제 빈도는 독립인 2대2 격자에서 드문 색과 드문 부정 항목이 만나는 한 칸만 강조되고 기억 화살표가 표시된 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

드문 두 특징이 함께 나오면 없던 관계도 기억에 생길까?

Weigl 등 연구의 행동·ERP 결과를 통해 드문 색과 부정적 단어의 결합이 출처 기억과 빈도 추정을 바꾸지만 단순한 P300 기억 설명은 지지되지 않았음을 살펴봅니다.

The effect of shared distinctiveness on source memory: An event-related potential study

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
전체 정확도가 명제논리, 1차논리, 비단조논리의 규칙별 진단 칸으로 분해되는 그림

논리 규칙 하나씩 시험하면 언어모델의 약점이 더 선명해질까?

전체 정확도가 명제논리, 1차논리, 비단조논리의 규칙별 진단 칸으로 분해되는 그림
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

논리 규칙 하나씩 시험하면 언어모델의 약점이 더 선명해질까?

LogicBench는 25개 추론 패턴을 명제·1차·비단조 논리로 나눠, 정답률 하나가 숨기는 규칙별 실패를 드러냅니다.

LogicBench: Towards Systematic Evaluation of Logical Reasoning Ability of Large Language Models

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
원문과 대우 이중부정 무관사실 변형이 같은 정답 노드에 모이고 부정 변형의 불일치가 따로 표시된다.

논리적으로 같은 문장을 조금 바꾸면 인공지능(AI) 답도 그대로일까?

원문과 대우 이중부정 무관사실 변형이 같은 정답 노드에 모이고 부정 변형의 불일치가 따로 표시된다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

논리적으로 같은 문장을 조금 바꾸면 인공지능(AI) 답도 그대로일까?

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

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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