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AI가 만든 자료를 거듭 학습하면 드문 사례도 남을까?

공통·중간·드문 유형 70·20·10이 합성자료만 거치며 73·23·4와 80·19·1로 바뀌는 고정 모형으로 분포 꼬리와 원자료 보존 조건을 살핍니다.

새로운 사실을 배운 인공지능(AI)는 거꾸로 물어도 답할까?

역전의 저주 연구는 학습한 사실을 반대 방향의 질문에서 활용하는 문제를 다룹니다. 같은 대상이라는 정보와 일반 조건문의 역을 구별하며 읽습니다.

The Reversal Curse: LLMs trained on “A is B” fail to learn “B is A”

증명 답안의 점수를 인공지능(AI)에게 맡겨도 될까?

수학올림피아드 증명 평가 연구에서 자동 채점의 어려움을 읽습니다. 예시 확인과 일반 증명을 구별하는 작은 답안으로 채점 근거를 점검합니다.

Proof or Bluff? Evaluating LLMs on 2025 USA Math Olympiad

익숙한 내용이면 논리도 더 잘 보일까?

같은 추론 구조라도 내용에 따라 판단이 달라질 수 있습니다. 사람과 언어모델의 ‘내용 효과’를 비교한 연구를 읽습니다.

Language models show human-like content effects on reasoning tasks

필요 없는 숫자 하나가 인공지능(AI)의 답을 흔들까?

같은 계산 구조에서 이름·숫자·무관 정보를 바꾸는 평가를 살펴봅니다. 한 번의 정답보다 변형에 대한 안정성을 묻습니다.

GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models