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

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검색 결과14건

검색 결과 제목

  1. 1인공지능(AI)가 주장 문장을 찾으면 논증 구조도 모두 찾은 걸까?
  2. 2결정을 바꾸지 못하는 정보도 더 모아야 할까?
  3. 38,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?
  4. 4결과를 보기 전에 논문을 심사하면 선택적 보고를 줄일 수 있을까?
  5. 5인공지능(AI)가 풀이의 갈림길로 돌아가면 더 잘 풀 수 있을까?
문장 경계 탐지에서 구성요소 분류, 지지·공격 관계, 문맥 검토로 이어지는 네 단계 논증 마이닝 도식

인공지능(AI)가 주장 문장을 찾으면 논증 구조도 모두 찾은 걸까?

문장 경계 탐지에서 구성요소 분류, 지지·공격 관계, 문맥 검토로 이어지는 네 단계 논증 마이닝 도식
논증과 대화해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 주장 문장을 찾으면 논증 구조도 모두 찾은 걸까?

논증 마이닝은 주장·전제의 식별뿐 아니라 관계, 생략, 맥락과 장르까지 다뤄야 하며 과제마다 주석 단위와 평가 기준이 다릅니다.

Argument Mining: A Survey

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
검사 결과 +, 검사 결과 −, 같은 행동으로 합류의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

결정을 바꾸지 못하는 정보도 더 모아야 할까?

검사 결과 +, 검사 결과 −, 같은 행동으로 합류의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

결정을 바꾸지 못하는 정보도 더 모아야 할까?

Baron·Beattie·Hershey의 여섯 실험은 진단 가설과 맞는 검사 선호, 행동을 바꾸지 못하는 정보 탐색, 확신 과잉을 분리해 조사했습니다.

Heuristics and Biases in Diagnostic Reasoning: II. Congruence, Information, and Certainty

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
한 문제에서 첫 후보 하나와 8192개 후보 묶음이 각각 검증기로 들어가 pass at 1과 pass at 8192로 나뉘는 도식

8,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?

한 문제에서 첫 후보 하나와 8192개 후보 묶음이 각각 검증기로 들어가 pass at 1과 pass at 8192로 나뉘는 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

8,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?

Kimina-Prover Preview v1의 강화학습과 miniF2F pass@8192 결과를 살펴보며 대규모 후보 탐색 성과와 단일 시도 능력, 형식 검증 비용을 구분한다.

Kimina-Prover Preview: Towards Large Formal Reasoning Models with Reinforcement Learning

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
결과를 보기 전에 논문을 심사하면 선택적 보고를 줄일 수 있을까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식

결과를 보기 전에 논문을 심사하면 선택적 보고를 줄일 수 있을까?

결과를 보기 전에 논문을 심사하면 선택적 보고를 줄일 수 있을까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

결과를 보기 전에 논문을 심사하면 선택적 보고를 줄일 수 있을까?

등록보고는 연구 질문과 방법을 결과가 나오기 전에 심사하고 원칙적 게재 승인을 주는 출판 형식이다.

Registered Reports: A New Publishing Initiative at Cortex

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
2,3,4,6에서 6÷2=3을 선택하여 남은 수3,3,4, 이어3+3=6과6×4=24로 진행하는 검산표. 다른 첫 선택은 미검토.

인공지능(AI)가 풀이의 갈림길로 돌아가면 더 잘 풀 수 있을까?

2,3,4,6에서 6÷2=3을 선택하여 남은 수3,3,4, 이어3+3=6과6×4=24로 진행하는 검산표. 다른 첫 선택은 미검토.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 풀이의 갈림길로 돌아가면 더 잘 풀 수 있을까?

생각의 나무는 중간 풀이를 여러 갈래로 만들고 평가하여 탐색합니다. 유망하다는 판단과 실제 정답 검사는 따로 보아야 합니다.

Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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