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온도를 바꾸면 인공지능(AI)의 1위 답은 그대로인데 확신만 달라질까?

로짓과 온도를 바꾸어 확률 간격을 직접 계산하고, 양의 온도 조정이 확신 표현은 바꾸지만 같은 로짓의 1위 답은 바꾸지 않는 이유를 확인합니다.

On Calibration of Modern Neural Networks

같은 예측 오차인데 MAE와 RMSE가 고르는 모델은 왜 달라질까?

두 모델의 네 오차를 직접 바꾸며 MAE와 RMSE를 계산합니다. 한 번의 큰 실패가 있을 때 지표별 순위가 뒤집히는 이유와 지표를 실제 손실에 맞춰 고르는 한계를 살펴봅니다.

‘자료가 오면 할게요’는 수락일까, 조건을 붙인 재협상일까?

응답 방식·조건 충족·요청자의 확인을 바꾸어 확인된 사실, 성립한 합의, 남은 조건과 다음 발화를 갱신합니다.

Alternative Dispute Resolution Techniques: Negotiating Conditions

상자 하나가 통과했으니 전체 상자가 통과했다고 말해도 될까?

점검 범위와 통과 수를 바꾸어 존재·점검 표본 전체·전체 물량 주장을 구분하고, 가능한 반례 배치를 계산합니다.

forall x: Calgary, Chapter 23: Building blocks of FOL

최대 대기시간이 줄었으면 ‘더 안정적’이라고 써도 될까?

두 기간의 최솟값·최댓값과 쓰기 초점을 바꾸어 최대값 개선과 범위 변화가 다른 방향일 때 보고 문장을 고칩니다.

1.3.5.6. Measures of Scale