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

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검색 결과98건

검색 결과 제목

  1. 36시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?
  2. 37같은 근거가 정반대 주장을 뒷받침할 수도 있을까?
  3. 38불가능한 가정에서도 결론을 서로 다르게 판단할 수 있을까?
  4. 39인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?
  5. 40긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?
학습 자료는 모형 학습에, 조정 자료는 설정 선택에, 최종 평가 자료는 완성 후 검사에 사용한다는 두 줄의 단계표.

시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?

학습 자료는 모형 학습에, 조정 자료는 설정 선택에, 최종 평가 자료는 완성 후 검사에 사용한다는 두 줄의 단계표.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?

정보 누출은 학습·평가 파일을 분리하는 것만으로 모두 막히지 않습니다. 자료를 가공하고 모형을 선택하는 전체 과정에서 경계를 지켜야 합니다.

Leakage and the Reproducibility Crisis in ML-based Science

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
공통 사실인 이용자 감소에 수요 감소 전제를 붙이면 감축, 배차 불편 전제를 붙이면 증편 주장으로 연결되는 비교표.

같은 근거가 정반대 주장을 뒷받침할 수도 있을까?

공통 사실인 이용자 감소에 수요 감소 전제를 붙이면 감축, 배차 불편 전제를 붙이면 증편 주장으로 연결되는 비교표.
논증과 대화해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 근거가 정반대 주장을 뒷받침할 수도 있을까?

숨은 연결 전제를 복원하는 연구는 “그 사람이 어떻게 추론했는가”와 “그 추론을 받아들여도 되는가”를 나누어 묻게 합니다.

The Argument Reasoning Comprehension Task: Identification and Reconstruction of Implicit Warrants

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
올바른 입력 18×7−6은 120, 잘못 묶은 입력 18×(7−6)은 18. 둘 다 실행되지만 두 번째는 개수 6개를 상자 수에서 빼는 의미 오류다.

인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?

올바른 입력 18×7−6은 120, 잘못 묶은 입력 18×(7−6)은 18. 둘 다 실행되지만 두 번째는 개수 6개를 상자 수에서 빼는 의미 오류다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?

Toolformer는 도구 호출 후보를 만들고 실제 결과가 다음 단어 예측에 도움이 되는지 걸러 학습합니다. 도구의 계산 정확도와 호출 선택의 적절성을 구분합니다.

Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
자료 다섯 개 중 핵심 근거의 위치를 첫째, 셋째, 다섯째로 바꾼 세 줄의 블록 도식. 성능 수치는 표시하지 않는다.

긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?

자료 다섯 개 중 핵심 근거의 위치를 첫째, 셋째, 다섯째로 바꾼 세 줄의 블록 도식. 성능 수치는 표시하지 않는다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?

긴 문맥 처리 연구는 입력 길이와 실제 정보 활용을 구별합니다. 같은 근거의 위치를 바꾸는 평가가 왜 필요한지 살펴봅니다.

Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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