통합검색

AI는 독립된 근거를 몇 개 찾으면 검색을 멈춰도 될까?

독립 출처·같은 원문의 반복 인용·미해결 주장을 바꾸어 검색을 계속할 조건과 멈출 조건을 비교합니다.

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.

찾지 못했다는 사실이 ‘없다’는 근거가 되려면

가상의 창고에서 송신기 신호가 잡히지 않았습니다. 그러나 미검출이 송신기의 부재를 지지하려면, 송신기가 있었다면 실제로 신호를 잡아낼 수 있었다는 검출 조건이 먼저 확보되어야 합니다.

인공지능(AI)는 언제 계산기나 검색기를 불러야 하는지 스스로 배울 수 있을까?

Toolformer는 소수의 사용 예시에서 API 호출 후보를 만들고, 다음 단어 예측 손실을 실제로 줄인 호출만 남겨 언어모델을 미세조정했습니다.

Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools

인공지능(AI)가 생각과 행동을 번갈아 하면 무엇이 달라질까?

언어모델이 추론 흔적과 외부 행동·관찰을 번갈아 생성하는 ReAct 연구를 살펴봅니다. 전략과 환경 변화를 바꾸어 검증 가능한 경로를 비교하세요.

ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models