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작은 AI가 만든 풀이 앞부분을 학습 중에 큰 AI에게 보여 주고, 큰 AI가 나머지를 이어 풀도록 해 더 다양한 답을 찾게 하는 연구다. 무엇이 문제였나 — 큰 AI는 정답률을 높이는 과정에서 자주 쓰는 풀이에 집중하여 다른 답을 찾을 가능성이 줄어들 수 있다. 어떻게 풀었나 — 작은 AI가 쓴 틀릴 수도 있는 풀이 앞부분을 학습 때 가끔 붙이고, 큰 AI가 그 뒤를 이어 풀게 한다. 그래서 뭐가 좋아졌나 — 한 문제에 여러 번 답을 시도할 때 정답을 찾을 가능성이 커졌고, 학습 중 선택의 폭도 유지됐다. ...

문제 풀이 AI가 답만 내는 것이 아니라, 풀이 과정과 단위까지 따로 검산하도록 만든 연구다. 무엇이 문제였나 — AI가 맞는 답을 말해도 풀이가 엉터리일 수 있고, 그럴듯한 설명이 항상 믿을 만한 것은 아니다. 어떻게 풀었나 — 이 연구는 문제 종류에 따라 논리 문제는 논리 검산기로, 물리 문제는 공식과 단위를 확인하는 계산기로 다시 점검하게 했다. 그래서 뭐가 좋아졌나 — 그 결과 정답률은 거의 비슷하게 유지하면서, 풀이 과정을 더 자세히 보여주는 능력이 크게 좋아졌다. ...