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

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검색 결과4건

검색 결과 제목

  1. 1풀이 여섯 개를 두 번씩 비교하려면 몇 모둠·몇 회차가 필요할까?
  2. 28,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?
  3. 3증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?
  4. 4증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?
실습Toolkit to Support Evidence-Based Algebra Instruction in Middle and High School논리학 배우기
인간의 사고와 추론논리학 배우기 · 실습 · 일반

풀이 여섯 개를 두 번씩 비교하려면 몇 모둠·몇 회차가 필요할까?

참여 인원·시간·모둠 정원·풀이 수·필요 검토 수를 바꾸어 완전 검토 풀이와 부족한 검토 칸을 계산합니다.

Toolkit to Support Evidence-Based Algebra Instruction in Middle and High School

게시 2026-09-16 · 약 30분논리학 학습 글 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 →
후보 증명, Lean 피드백, 탐색 갱신을 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?

후보 증명, Lean 피드백, 탐색 갱신을 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

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

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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