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 →
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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 →
단어를 낯설게 바꾸면 인공지능(AI)의 논리 퍼즐 실력도 유지될까?
4,290개 퍼즐의 Mystery-Zebra는 논리 구조, 난이도와 표면 표현의 영향을 분리해 평가합니다.
Lexical Recall or Logical Reasoning: Probing the Limits of Reasoning Abilities in Large Language Models
게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 데이터인데 속이는 차트가 인공지능(AI)의 답을 바꿀까?
1,600쌍의 차트와 10개 비전언어모델을 비교한 연구는 시각적 기만과 메타데이터 완화의 범위를 측정했습니다.
Chart Deception in Vision-Language Models: From Vulnerability to Mitigation
게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
인공지능(AI)가 쓸 만한 정리를 찾으면 증명도 끝난 걸까?
린도조 연구에서 전제 검색, 다음 단계 제안, 형식 검증의 역할을 나눕니다. 증명의 빈칸이 어떻게 드러나는지 살펴봅니다.
LeanDojo: Theorem Proving with Retrieval-Augmented Language Models
게시 2026-09-12 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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