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

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검색 결과64건

검색 결과 제목

  1. 36연속 성공 뒤의 성공률을 세면 왜 ‘핫핸드’가 작게 보일까?
  2. 37다른 조사에서 얻은 지역 평균을 연결하면 무엇이 빠질까?
  3. 38논리 규칙 하나씩 시험하면 언어모델의 약점이 더 선명해질까?
  4. 39증명 단계를 거의 다 맞혀도 전체 정리는 못 풀 수 있을까?
  5. 40큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?
짧은 HHT와 THH 수열에서 연속 성공 뒤의 관측 가능한 위치와 끝에서 사라지는 다음 시행을 표시한 선택 편향 도식

연속 성공 뒤의 성공률을 세면 왜 ‘핫핸드’가 작게 보일까?

짧은 HHT와 THH 수열에서 연속 성공 뒤의 관측 가능한 위치와 끝에서 사라지는 다음 시행을 표시한 선택 편향 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

연속 성공 뒤의 성공률을 세면 왜 ‘핫핸드’가 작게 보일까?

유한한 성공·실패 수열에서 성공 연속구간 뒤의 시행만 고르면 조건부 성공률 추정치가 아래로 치우칠 수 있습니다.

Surprised by the Hot Hand Fallacy? A Truth in the Law of Small Numbers

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
가 지역 모집단 1000명, 시간 조사 표본 100명 10% 평균 4시간, 별도 점수 조사 200명 20% 평균 70점의 자료 구조표.

다른 조사에서 얻은 지역 평균을 연결하면 무엇이 빠질까?

가 지역 모집단 1000명, 시간 조사 표본 100명 10% 평균 4시간, 별도 점수 조사 200명 20% 평균 70점의 자료 구조표.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

다른 조사에서 얻은 지역 평균을 연결하면 무엇이 빠질까?

2025년 생태학적 분석 연구는 별도 표본조사의 평균을 연결할 때 생기는 편향을 살폈습니다. 지역명이 같다는 사실과 같은 사람을 측정했다는 사실을 구분합니다.

Assessing and adjusting for bias in ecological analysis using multiple sample datasets

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
전체 정확도가 명제논리, 1차논리, 비단조논리의 규칙별 진단 칸으로 분해되는 그림

논리 규칙 하나씩 시험하면 언어모델의 약점이 더 선명해질까?

전체 정확도가 명제논리, 1차논리, 비단조논리의 규칙별 진단 칸으로 분해되는 그림
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

논리 규칙 하나씩 시험하면 언어모델의 약점이 더 선명해질까?

LogicBench는 25개 추론 패턴을 명제·1차·비단조 논리로 나눠, 정답률 하나가 숨기는 규칙별 실패를 드러냅니다.

LogicBench: Towards Systematic Evaluation of Logical Reasoning Ability of Large Language Models

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
열 개의 증명 단계 중 아홉 단계가 초록색으로 성공해도 한 중간 단계의 실패가 최종 정리 실패로 이어지는 사슬 도식.

증명 단계를 거의 다 맞혀도 전체 정리는 못 풀 수 있을까?

열 개의 증명 단계 중 아홉 단계가 초록색으로 성공해도 한 중간 단계의 실패가 최종 정리 실패로 이어지는 사슬 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

증명 단계를 거의 다 맞혀도 전체 정리는 못 풀 수 있을까?

Lean Meets Theoretical Computer Science는 매개변수화한 Busy Beaver·혼합 불 대수 문제로 단계 성공률과 전체 증명 성공률의 큰 차이를 드러낸다.

Lean Meets Theoretical Computer Science: Scalable Synthesis of Theorem Proving Challenges in Formal-Informal Pairs

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
큰 정리를 작은 목표로 나누면 AI 증명은 더 강해질까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식

큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?

큰 정리를 작은 목표로 나누면 AI 증명은 더 강해질까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?

DeepSeek-Prover-V2는 비형식 풀이를 하위 목표로 재귀 분해해 형식 추론의 학습 자료와 보상 구조를 만든다.

DeepSeek-Prover-V2: Advancing Formal Mathematical Reasoning via Reinforcement Learning for Subgoal Decomposition

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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