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Ineq-Comp v2를 바탕으로 익숙한 부등식의 변수 복제·대수 재작성·다단계 합성이 현재 Lean 증명 모델의 구성적 일반화를 크게 흔드는지 살펴봅니다.
Ineq-Comp: Benchmarking Human-Intuitive Compositional Reasoning in Automated Theorem Proving on Inequalities
두 사전등록 실험을 통해 선의 위치 평균 추정이 변동성이 큰 구간 쪽으로 편향될 수 있고 점 표시가 그 편향을 줄일 수 있음을 설명합니다.
The Impact of Unequal Variability on the Perception of Line Graphs
신뢰도 문턱을 높일수록 응답 범위와 응답한 사례의 오류가 어떻게 함께 달라지는지 계산하고, 보류를 포함한 운영 기준을 세웁니다.
평균은 모두 80점이지만 최저 집단은 50점과 78점인 두 모델을 비교해, 전체 점수 뒤의 운영상 약한 구간을 찾습니다.
같은 두 답을 A·B와 B·A로 제시해 선택 변화율과 균형 합산을 구분합니다.
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