논리 규칙 하나씩 시험하면 언어모델의 약점이 더 선명해질까?
LogicBench는 25개 추론 패턴을 명제·1차·비단조 논리로 나눠, 정답률 하나가 숨기는 규칙별 실패를 드러냅니다.
LogicBench: Towards Systematic Evaluation of Logical Reasoning Ability of Large Language Models
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LogicBench: Towards Systematic Evaluation of Logical Reasoning Ability of Large Language Models
RobustLR는 최소 논리 편집과 동치 변환으로 연역 모델의 일관성을 검사했고, 학습된 모델들이 특히 부정에서 흔들림을 보였습니다.
RobustLR: A Diagnostic Benchmark for Evaluating Logical Robustness of Deductive Reasoners
Neural Theorem Prover는 정확한 기호 일치 대신 임베딩 유사도로 부드럽게 통일해 규칙과 경로를 학습합니다.
End-to-End Differentiable Proving
Lean Meets Theoretical Computer Science는 매개변수화한 Busy Beaver·혼합 불 대수 문제로 단계 성공률과 전체 증명 성공률의 큰 차이를 드러낸다.
Lean Meets Theoretical Computer Science: Scalable Synthesis of Theorem Proving Challenges in Formal-Informal Pairs
DeepSeek-Prover-V2는 비형식 풀이를 하위 목표로 재귀 분해해 형식 추론의 학습 자료와 보상 구조를 만든다.
DeepSeek-Prover-V2: Advancing Formal Mathematical Reasoning via Reinforcement Learning for Subgoal Decomposition
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