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

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검색 결과43건

검색 결과 제목

  1. 1AI가 한글 10자를 10바이트로 잘라도 될까?
  2. 2인공지능(AI)의 자세한 풀이가 실제 판단 이유를 숨길 수도 있을까?
  3. 3풀이 예시를 보여 주면 작은 인공지능(AI)도 추론을 잘하게 될까?
  4. 4인공지능(AI)에게 같은 질문을 여러 번 하면 꾸며낸 사실을 찾을 수 있을까?
  5. 5말을 더 그럴듯하게 하는 인공지능(AI)가 더 진실한 답을 할까?
다국어 제작실에서 성인 개발자와 교사가 무문자 색상 블록을 바이트 쟁반에 나누고 작은 공식 갈색 안경 올빼미가 파란 블록을 좁은 쟁반에 넣는 장면

AI가 한글 10자를 10바이트로 잘라도 될까?

다국어 제작실에서 성인 개발자와 교사가 무문자 색상 블록을 바이트 쟁반에 나누고 작은 공식 갈색 안경 올빼미가 파란 블록을 좁은 쟁반에 넣는 장면
인공지능과 논리논리학 배우기 · 주제별 학습 · 입문

AI가 한글 10자를 10바이트로 잘라도 될까?

문자 수와 저장 바이트 수는 같지 않습니다. 문자열과 한도를 바꿔 다중 바이트 문자를 중간에서 자르면 어떤 문제가 생기는지 확인합니다.

게시 2026-10-03 · 약 12분논리학 학습 글 읽기 →
같은 질문에 편향 단서를 끄고 켠 두 경로가 서로 다른 답으로 이어지지만 두 설명 모두 그럴듯하게 보이는 비교 도식.

인공지능(AI)의 자세한 풀이가 실제 판단 이유를 숨길 수도 있을까?

같은 질문에 편향 단서를 끄고 켠 두 경로가 서로 다른 답으로 이어지지만 두 설명 모두 그럴듯하게 보이는 비교 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)의 자세한 풀이가 실제 판단 이유를 숨길 수도 있을까?

Turpin 등의 연구를 통해 연쇄적 사고 설명이 그럴듯해도 입력의 편향 단서를 충실히 드러내지 않을 수 있음을 살펴봅니다.

Language Models Don't Always Say What They Think: Unfaithful Explanations in Chain-of-Thought Prompting

게시 2026-09-28 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
작은·중간·큰 모형에서 표준 답과 풀이 예시의 가상 성능 차이가 다르게 나타나는 계단형 그래프.

풀이 예시를 보여 주면 작은 인공지능(AI)도 추론을 잘하게 될까?

작은·중간·큰 모형에서 표준 답과 풀이 예시의 가상 성능 차이가 다르게 나타나는 계단형 그래프.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

풀이 예시를 보여 주면 작은 인공지능(AI)도 추론을 잘하게 될까?

Wei 등의 연쇄 사고 촉진 연구를 모델 규모별로 읽고, 풀이 형식과 실제 추론 능력을 구분합니다.

Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

게시 2026-09-26 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
하나의 질문에서 나온 네 가상 답변을 서로 비교해 일치와 충돌을 표시한 행렬.

인공지능(AI)에게 같은 질문을 여러 번 하면 꾸며낸 사실을 찾을 수 있을까?

하나의 질문에서 나온 네 가상 답변을 서로 비교해 일치와 충돌을 표시한 행렬.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)에게 같은 질문을 여러 번 하면 꾸며낸 사실을 찾을 수 있을까?

SelfCheckGPT가 검은상자 생성 모델의 여러 표본 사이 불일치를 이용해 환각을 탐지한 방법을 읽고, 일관성과 사실성을 구분합니다.

SelfCheckGPT: Zero-Resource Black-Box Hallucination Detection for Generative Large Language Models

게시 2026-09-25 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
진실성과 정보성의 두 축에 근거 있는 답, 유창한 오정보, 무조건 거부, 불확실성 표시를 배치한 사분면.

말을 더 그럴듯하게 하는 인공지능(AI)가 더 진실한 답을 할까?

진실성과 정보성의 두 축에 근거 있는 답, 유창한 오정보, 무조건 거부, 불확실성 표시를 배치한 사분면.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

말을 더 그럴듯하게 하는 인공지능(AI)가 더 진실한 답을 할까?

TruthfulQA가 모방된 오정보를 겨냥해 구성한 817개 질문과 당시 모델 결과를 읽고, 진실성과 정보성을 따로 평가합니다.

TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods

게시 2026-09-24 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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