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인공지능(AI)가 생각과 행동을 번갈아 하면 무엇이 달라질까?

언어모델이 추론 흔적과 외부 행동·관찰을 번갈아 생성하는 ReAct 연구를 살펴봅니다. 전략과 환경 변화를 바꾸어 검증 가능한 경로를 비교하세요.

ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models

같은 반박도 토론 장소가 바뀌면 역할이 달라질까?

논증을 고립된 문장으로만 보지 않고 대화 단계와 제도적 목적 속에서 해석합니다. 장면과 발화 목적을 바꾸어 분석 초점을 비교하세요.

Internet political discussion forums as an argumentative activity type: A pragma-dialectical analysis of online forms of strategic manoeuvring in reacting critically

인공지능(AI)가 행동을 계획했다면 실제로 한 일도 확인된 걸까?

ReAct는 추론과 외부 행동을 엮는 방식을 제안했습니다. 계획 문장, 실행 요청, 실제 관찰을 나누면 긴 작업에서 어디까지 확인되었는지 읽을 수 있습니다.

ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models

색을 말하려는데 글자가 먼저 읽히는 이유는 무엇일까?

스트루프의 원논문은 글자 읽기와 색 이름 말하기의 간섭을 서로 다르게 비교했습니다. 익숙한 반응이 현재 과제에 끼어드는 장면을 살펴봅니다.

Studies of Interference in Serial Verbal Reactions

AI가 ‘완료했습니다’라고 쓰면 실제 작업도 끝난 걸까?

등대 경보판 7개를 바꾸는 가상 작업에서 답변, 도구 결과, 작업 뒤 상태를 분리해 완료의 근거를 판정합니다.