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

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검색 결과79건

검색 결과 제목

  1. 36정리와 증명을 함께 늘리면 자동증명기가 더 강해질까?
  2. 37세 사람 이상이 토론하면 논증 구조도 달라질까?
  3. 38더 잘 떠오르는 위험이 실제보다 더 흔해 보일까?
  4. 39그림이 포함된 정리를 인공지능(AI)가 풀었다면 형식 검증도 통과할까?
  5. 40영향이 없어야 할 대조군이 움직이면 무엇을 의심해야 할까?
왼쪽 기억에서 떠오르는 사례 막대와 오른쪽 공식 통계 빈도 막대가 분리되어 있고 같은 두 위험의 순서가 달라질 수 있음을 보여 준다.

더 잘 떠오르는 위험이 실제보다 더 흔해 보일까?

왼쪽 기억에서 떠오르는 사례 막대와 오른쪽 공식 통계 빈도 막대가 분리되어 있고 같은 두 위험의 순서가 달라질 수 있음을 보여 준다.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 입문

더 잘 떠오르는 위험이 실제보다 더 흔해 보일까?

사망 원인의 빈도를 판단한 고전 실험은 생생하고 보도되기 쉬운 사건이 빈도 추정을 어떻게 기울일 수 있는지 보여 줍니다.

Judged Frequency of Lethal Events

게시 2026-09-13 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
문제 그림과 문장에서 형식 명세를 거쳐 증명 후보와 커널 검사로 이어지는 네 단계 파이프라인.

그림이 포함된 정리를 인공지능(AI)가 풀었다면 형식 검증도 통과할까?

문제 그림과 문장에서 형식 명세를 거쳐 증명 후보와 커널 검사로 이어지는 네 단계 파이프라인.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

그림이 포함된 정리를 인공지능(AI)가 풀었다면 형식 검증도 통과할까?

MATP-BENCH는 그림과 텍스트가 함께 있는 1,056개 정리를 Lean 4·Coq·Isabelle 형식화와 묶어 멀티모달 모델의 증명 능력을 평가한다.

MATP-BENCH: Can MLLM Be a Good Automated Theorem Prover for Multimodal Problems?

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
주 분석 → 교육 참여 → 올해 사고 / 음성대조 → 교육 참여 → 지난해 사고 / 연관 → 효과 아님 → 편향 점검을 비교하는 LTCT 교육용 도식

영향이 없어야 할 대조군이 움직이면 무엇을 의심해야 할까?

주 분석 → 교육 참여 → 올해 사고 / 음성대조 → 교육 참여 → 지난해 사고 / 연관 → 효과 아님 → 편향 점검을 비교하는 LTCT 교육용 도식
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

영향이 없어야 할 대조군이 움직이면 무엇을 의심해야 할까?

음성대조는 효과가 없어야 할 곳의 연관으로 관찰연구 편향을 진단합니다.

Negative Controls: A Tool for Detecting Confounding and Bias in Observational Studies

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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