증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?
DeepSeek-Prover-V1.5는 Lean 4 검증 피드백을 강화학습과 트리 탐색에 이용해 형식증명 성능을 평가했습니다.
DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search
그림으로 이해하고, 원문으로 깊이 읽습니다.
관심 주제와 난이도로 필요한 글을 찾아보세요. 개념을 익히는 학습과 원문에 근거한 연구 해설을 구분했습니다.

해외 학술 연구의 7개 분야
DeepSeek-Prover-V1.5는 Lean 4 검증 피드백을 강화학습과 트리 탐색에 이용해 형식증명 성능을 평가했습니다.
DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search
GamePad는 Coq 증명을 목표·맥락·전술·하위 목표의 상태 전이로 노출해 AI가 남은 거리와 다음 전술을 학습하도록 했습니다.
GamePad: A Learning Environment for Theorem Proving
Bartoš 등은 네 분야 6만8천여 메타분석을 다시 분석해 선택 편향 보정 뒤 효과 존재 확률과 크기가 흔히 줄어드는 흔적을 보고했습니다.
Footprint of Publication Selection Bias on Meta-analyses in Medicine, Environmental Sciences, Psychology, and Economics
대규모 심리학 재현 프로젝트는 유의성 하나가 아니라 효과 크기·신뢰구간·주관 평가를 함께 봐야 함을 보여 줍니다.
Estimating the reproducibility of psychological science
명세 곡선 분석은 타당한 분석 선택들을 함께 드러냅니다. 결론 하나만 읽을 때 놓치기 쉬운 선택의 영향을 살펴봅니다.
Specification curve analysis
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