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

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검색 결과21건

검색 결과 제목

  1. 1인공지능(AI)가 식을 프로그램으로 쓰면 계산 실수는 줄어들까?
  2. 2인공지능(AI)는 언제 계산기나 검색기를 불러야 하는지 스스로 배울 수 있을까?
  3. 3인공지능(AI)가 계산을 프로그램에 맡기면 어떤 오류가 남을까?
  4. 4인공지능(AI)가 여러 풀이를 만든 뒤 따로 검사하면 정답률이 오를까?
  5. 5고등학교 경시문제를 잘 푸는 증명 인공지능(AI)가 대학원 해석학도 잘 풀까?
문장제에서 변수와 식을 추출해 제한된 프로그램을 실행하고 의미 검산으로 돌아가는 네 단계 흐름도.

인공지능(AI)가 식을 프로그램으로 쓰면 계산 실수는 줄어들까?

문장제에서 변수와 식을 추출해 제한된 프로그램을 실행하고 의미 검산으로 돌아가는 네 단계 흐름도.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 식을 프로그램으로 쓰면 계산 실수는 줄어들까?

Program of Thoughts는 언어모델이 계산까지 문장으로 이어 쓰는 대신, 추론을 실행 가능한 프로그램으로 표현하고 계산은 외부 실행기에 맡깁니다.

Program of Thoughts Prompting: Disentangling Computation from Reasoning for Numerical Reasoning Tasks

게시 2026-09-22 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
텍스트에서 API 호출 후보를 만들고 도구를 실행한 뒤 손실 감소 문턱을 넘은 호출만 학습 자료에 남기는 네 단계 흐름도.

인공지능(AI)는 언제 계산기나 검색기를 불러야 하는지 스스로 배울 수 있을까?

텍스트에서 API 호출 후보를 만들고 도구를 실행한 뒤 손실 감소 문턱을 넘은 호출만 학습 자료에 남기는 네 단계 흐름도.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)는 언제 계산기나 검색기를 불러야 하는지 스스로 배울 수 있을까?

Toolformer는 소수의 사용 예시에서 API 호출 후보를 만들고, 다음 단어 예측 손실을 실제로 줄인 호출만 남겨 언어모델을 미세조정했습니다.

Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools

게시 2026-09-21 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
할인후쿠폰은15000원 쿠폰후할인은15300원으로 실행가능한 두 식의 결과가 다르다.

인공지능(AI)가 계산을 프로그램에 맡기면 어떤 오류가 남을까?

할인후쿠폰은15000원 쿠폰후할인은15300원으로 실행가능한 두 식의 결과가 다르다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 계산을 프로그램에 맡기면 어떤 오류가 남을까?

프로그램 보조 언어모델은 문제 해석과 계산 실행의 역할을 나눕니다. 실행이 성공해도 문제를 제대로 옮겼는지 확인해야 하는 이유를 알아봅니다.

PAL: Program-aided Language Models

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
한 문제에서 세 후보 풀이가 생성되고 별도 검증기가 점수를 매겨 한 후보를 선택하지만, 후보 없음과 검증 오류 경로도 함께 표시되어 있다.

인공지능(AI)가 여러 풀이를 만든 뒤 따로 검사하면 정답률이 오를까?

한 문제에서 세 후보 풀이가 생성되고 별도 검증기가 점수를 매겨 한 후보를 선택하지만, 후보 없음과 검증 오류 경로도 함께 표시되어 있다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)가 여러 풀이를 만든 뒤 따로 검사하면 정답률이 오를까?

GSM8K와 학습된 검증기는 풀이 생성과 후보 선택을 분리해 다단계 산술 추론을 개선하는 방법과 그 한계를 보여 줍니다.

Training Verifiers to Solve Math Word Problems

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
학부 100문제와 박사 100문제의 두 층, 최고 일반 모델 16퍼센트와 5퍼센트를 비교한 막대 개념도

고등학교 경시문제를 잘 푸는 증명 인공지능(AI)가 대학원 해석학도 잘 풀까?

학부 100문제와 박사 100문제의 두 층, 최고 일반 모델 16퍼센트와 5퍼센트를 비교한 막대 개념도
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

고등학교 경시문제를 잘 푸는 증명 인공지능(AI)가 대학원 해석학도 잘 풀까?

2026년 MA-ProofBench는 해석학 200문제를 학부·박사자격 수준으로 나눠 평가했고, 최고 일반 모델도 Pass@8 16%와 5%에 머물러 분야·난도별 검증의 필요성을 보였습니다.

MA-ProofBench: A Two-Tiered Evaluation of LLMs for Theorem Proving in Mathematical Analysis

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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