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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. 451조건을 못 맞추는 퍼즐은 인공지능(AI)에게 왜 더 어려울까?
  2. 452‘왜 그런가요?’라고 묻기만 하면 이해가 깊어질까?
  3. 453언어모델과 정리증명기는 어디에서 역할을 나눌까?
  4. 454한쪽만 유의하면 두 효과가 서로 다른 걸까?
  5. 455인공지능(AI)가 논리를 기호로 옮기고 계산기에 맡기면 더 정확할까?
후보 생성, 조건 검사, 불가능성 증명를 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.

조건을 못 맞추는 퍼즐은 인공지능(AI)에게 왜 더 어려울까?

후보 생성, 조건 검사, 불가능성 증명를 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

조건을 못 맞추는 퍼즐은 인공지능(AI)에게 왜 더 어려울까?

SATBench의 2,100개 문제는 해 찾기와 불가능성 판정 사이의 비대칭을 드러냅니다.

SATBench: Benchmarking LLMs’ Logical Reasoning via Automated Puzzle Generation from SAT Formulas

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
조건문 해설을 그대로 반복하는 반응, 전제와 규칙의 새 연결을 만드는 자기설명, 역을 잘못 읽었는지 점검하는 반응을 구분한 표.

‘왜 그런가요?’라고 묻기만 하면 이해가 깊어질까?

조건문 해설을 그대로 반복하는 반응, 전제와 규칙의 새 연결을 만드는 자기설명, 역을 잘못 읽었는지 점검하는 반응을 구분한 표.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

‘왜 그런가요?’라고 묻기만 하면 이해가 깊어질까?

순환계 글을 읽은 중학교 8학년 24명의 연구는 자기설명 촉진과 개념 모형 변화를 살폈지만, 작은 표본과 설명 질의 차이를 함께 봐야 합니다.

Eliciting Self-Explanations Improves Understanding

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
의미 파싱, 정리 증명, 번역 검수를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

언어모델과 정리증명기는 어디에서 역할을 나눌까?

의미 파싱, 정리 증명, 번역 검수를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

언어모델과 정리증명기는 어디에서 역할을 나눌까?

LINC는 언어모델을 의미 파서로, 1차 논리 증명기를 판정기로 사용해 언어 이해와 형식 추론의 책임을 분리했습니다.

LINC: A Neurosymbolic Approach for Logical Reasoning by Combining Language Models with First-Order Logic Provers

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
가 반 효과 4 표준오차 1.9와 나 반 효과 2 표준오차 1.9를 각각 영과 비교하고, 차이 2의 표준오차 약 2.69를 직접 비교한 표.

한쪽만 유의하면 두 효과가 서로 다른 걸까?

가 반 효과 4 표준오차 1.9와 나 반 효과 2 표준오차 1.9를 각각 영과 비교하고, 차이 2의 표준오차 약 2.69를 직접 비교한 표.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

한쪽만 유의하면 두 효과가 서로 다른 걸까?

p<.05와 p>.05의 경계 비교는 두 효과의 차이 검정이 아닙니다. 추정치의 차이와 그 불확실성을 직접 계산해야 합니다.

The Difference Between ‘Significant’ and ‘Not Significant’ is not Itself Statistically Significant

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
자연어 번역, 솔버 실행, 오류 피드백를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

인공지능(AI)가 논리를 기호로 옮기고 계산기에 맡기면 더 정확할까?

자연어 번역, 솔버 실행, 오류 피드백를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 논리를 기호로 옮기고 계산기에 맡기면 더 정확할까?

Logic-LM은 언어모델의 형식화와 기호 솔버의 판정을 결합하고 오류 메시지로 번역을 고치는 절차를 평가했습니다.

Logic-LM: Empowering Large Language Models with Symbolic Solvers for Faithful Logical Reasoning

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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