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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.

사전등록 표시가 있으면 분석도 계획대로였다고 믿어도 될까?

Registered Reports의 긍정 결과 비율 비교와 초기 사전등록 연구의 계획 준수 점검을 선택해, 출판 형식·계획 일치·개별 결과 신뢰에 허용되는 해석을 구분합니다.

An Excess of Positive Results: Comparing the Standard Psychology Literature With Registered Reports

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

숨은 변수가 얼마나 강해야 관찰된 효과를 지울 수 있을까?

E-value는 관찰연구의 결과를 설명해 없애려면 측정하지 못한 교란이 노출·결과와 얼마나 강하게 연관돼야 하는지 위험비 척도로 묻습니다.

Sensitivity Analysis in Observational Research: Introducing the E-Value

‘차이가 없다’고 말하려면 어느 범위까지 확인해야 할까?

유의하지 않은 결과와 실질적으로 작은 효과를 구분하는 동등성 검정을 살펴봅니다. 효과의 신뢰구간과 의미 있는 최소 경계를 바꾸어 결론을 비교하세요.

Equivalence Tests: A Practical Primer for t Tests, Correlations, and Meta-Analyses