<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>반조작 채점 규칙 on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/%EB%B0%98%EC%A1%B0%EC%9E%91-%EC%B1%84%EC%A0%90-%EA%B7%9C%EC%B9%99/</link><description>Recent content in 반조작 채점 규칙 on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sat, 17 Oct 2026 07:32:17 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/%EB%B0%98%EC%A1%B0%EC%9E%91-%EC%B1%84%EC%A0%90-%EA%B7%9C%EC%B9%99/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>실제 과학 자료를 보고 AI가 법칙을 찾는 능력을 시험하는 평가 도구다.</title><link>https://techllm.github.io/posts/can-llms-discover-scientific-laws-in-real-and-parallel-worlds/</link><pubDate>Sat, 17 Oct 2026 07:32:17 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/can-llms-discover-scientific-laws-in-real-and-parallel-worlds/</guid><description>SCILAWS-BENCH는 381편의 과학 논문과 약 800만 개의 실측 자료를 바탕으로 118개 문제, 291개 후보 법칙을 모은 평가 벤치마크다. 실제 자료를 분석하는 SCILAWS-REAL과, 실제 자료의 잡음 특성을 반영한 가상 실험 세계에서 새로 만든 숨은 법칙을 찾는 SCILAWS-PARALLEL을 함께 제공한다. 아홉 개 모델의 평가에서 예측 성능이 과학적 타당성을 보장하지 않으며, 모델은 알려진 법칙을 재현하는 것보다 새로운 구조를 찾는 데 어려움을 겪고, 여러 후보 중 좋은 답을 고르는 데도 한계를 보였다.</description></item></channel></rss>