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제이슨 웨이 등의 연구는 풀이의 중간 단계를 포함한 예시를 언어모델에 보여 주는 방법을 조사합니다. 저자들은 세 언어모델을 대상으로 산술·상식·기호 추론 과제에서 성능 개선을 보고했습니다. 읽기의 초점은 설명이 길어졌다는 인상보다 어떤 비교 조건에서 정답률이 달라졌는지에 두면 좋습니다.
사고 사슬 프롬프팅은 대규모 언어모델의 추론을 이끌어 낸다 — Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
그림을 읽고 설명하는 AI와 함께 생각하려면 무엇을 확인해야 할까요? 시각 인식, 관계의 표현, 결론의 검토를 나누어 살펴봅니다. 가상 AI 답변의 조건과 화살표를 직접 고치고, 같은 자료에서 결론이 달라질 수 있는 경우를 비교하며 생각그림연구소의 다음 연구를 열어 갑니다.
그림은 언제부터 생각의 도구였을까. 바빌로니아의 점토판, 플라톤의 문답, 유클리드의 작도를 따라 계산하고, 의심하고, 증명하는 그림의 역사를 읽습니다.
냉각 장치가 켜진 기록에서 과열이 더 많다면, 장치가 문제일까요? 공통 원인을 그림에 놓고 기록을 고르는 관찰과 조건을 바꾸는 개입을 비교합니다. 가동 규칙과 집단 구성을 직접 바꾸며, 같은 숫자에서 서로 다른 질문을 읽어 보세요.
단어를 상자에 넣고 선을 그으면 이해가 깊어질까요? 개념지도의 탄생을 따라 연결어가 생각을 드러내는 방식을 살펴봅니다. 문장과 그림을 오가고, 자료를 가린 뒤 관계를 다시 구성하며, 완성된 지도의 모양과 학습의 효과를 구별해 보세요.
1101–1105 / 2636편
