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

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검색 결과496건

검색 결과 제목

  1. 416필요 없는 숫자 하나가 인공지능(AI)의 답을 흔들까?
  2. 417전제를 한 번 쓰고 버려야 하는 논리도 있을까?
  3. 418잘못된 그래프를 찾는 데 위치 정보가 왜 필요할까?
  4. 419정답을 잘 고르는 인공지능(AI)는 반례도 잘 만들까?
  5. 420자료를 더 많이 모으면 원인을 알 수 있을까?
기본형 24÷4=6, 색 정보 추가형 24÷4=6, 8개 보관 조건 변경형 (24-8)÷4=4. 무관 정보와 실제 조건 변경을 구별한다.

필요 없는 숫자 하나가 인공지능(AI)의 답을 흔들까?

기본형 24÷4=6, 색 정보 추가형 24÷4=6, 8개 보관 조건 변경형 (24-8)÷4=4. 무관 정보와 실제 조건 변경을 구별한다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 입문

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

게시 2026-09-12 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
선형논리, 자원, 수축·약화의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

전제를 한 번 쓰고 버려야 하는 논리도 있을까?

선형논리, 자원, 수축·약화의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
논리의 기초와 역사논리학 배우기 · 개념·이론 · 일반

전제를 한 번 쓰고 버려야 하는 논리도 있을까?

선형논리는 전제를 무한히 복제하거나 버릴 수 있다는 구조 규칙을 제한해, 명제를 소비되는 자원처럼 추적합니다.

Linear Logic

게시 2026-09-12 · 약 10분논리학 학습 글 읽기 →
전체 차트, 의심 영역, 근거 설명를 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.

잘못된 그래프를 찾는 데 위치 정보가 왜 필요할까?

전체 차트, 의심 영역, 근거 설명를 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

잘못된 그래프를 찾는 데 위치 정보가 왜 필요할까?

3,026개 사례와 21개 오도 유형의 벤치마크는 답뿐 아니라 문제 영역을 찾는 능력을 평가합니다.

Unmasking Deceptive Visuals: Benchmarking Multimodal Large Language Models on Misleading Chart Question Answering

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
하나의 추론 문제를 논리 표현, 반례 구성, 타당성 판정의 세 과제로 나누고 마지막에 서로 모순 없는지 대조하는 교육용 평가 그림.

정답을 잘 고르는 인공지능(AI)는 반례도 잘 만들까?

하나의 추론 문제를 논리 표현, 반례 구성, 타당성 판정의 세 과제로 나누고 마지막에 서로 모순 없는지 대조하는 교육용 평가 그림.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

정답을 잘 고르는 인공지능(AI)는 반례도 잘 만들까?

2026년 9월 개정된 로직스킬스 연구는 문장의 논리적 표현, 반례 구성, 타당성 판단을 나누어 평가합니다.

LogicSkills: A Structured Benchmark for Formal Reasoning in Large Language Models

게시 2026-09-12 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
학습 의욕에서 자발적 연습 참여와 사후 점수로 실선 화살표가 향한다. 연습 참여에서 사후 점수로 향하는 점선은 확인하려는 효과를 표시한다. 전체는 가상의 인과 가정이다.

자료를 더 많이 모으면 원인을 알 수 있을까?

학습 의욕에서 자발적 연습 참여와 사후 점수로 실선 화살표가 향한다. 연습 참여에서 사후 점수로 향하는 점선은 확인하려는 효과를 표시한다. 전체는 가상의 인과 가정이다.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

자료를 더 많이 모으면 원인을 알 수 있을까?

연습한 사람이 높은 점수를 받았다고 해서 연습의 효과가 바로 입증되지는 않습니다. 인과 그림으로 비교의 조건을 살펴봅니다.

Causal inference in statistics: An overview

게시 2026-09-12 · 약 6분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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