연구 및 학습

목표, 현재 수준, 주당 가능한 시간을 바탕으로 현실적인 학습 계획을 만듭니다. 실현 가능성 점검, 점검 지점이 있는 단계, 간격 복습이 들어간 주간 리듬, 뒤처졌을 때의 만회 규칙입니다.

AI가 쓴 글을 검증합니다. 확인 가능한 주장을 모두 뽑고, 직접 열어 볼 수 있는 출처를 찾고, 환각 가능성이 있는 부분을 구조화된 보고서로 표시합니다.

당신이 그대로 행동에 옮길 수 있는 실질적인 답변 뒤에, 사실 확인·추론 점검·빠진 맥락 발견을 돕는 구체적인 질문을 2~3개 덧붙입니다.

현재 폴더를 교육 작업 공간으로 바꾸어 여러 세션에 걸쳐 주제를 배웁니다. 분명한 목적, 믿을 만한 자료, 짧은 대화형 HTML 수업, 참고 문서, 다음에 가르칠 내용을 정하는 학습 기록을 씁니다.

모호한 주제를 연구할 수 있는 질문으로 바꿉니다. 어디가 모호한지 진단하고, 단계적으로 좁히고, 후보마다 명확성, 실현 가능성, 가치를 검증한 뒤, 선택한 질문에 정의, 범위, 가정, 증거를 정해 줍니다.

질문이나 주제를 키워드로 바꾸고, 오늘의 Google 트렌드 인기 검색어와 Google 자동완성 제안을 즉시 가져와 관련 있는 단어를 알려 줍니다.

NeurIPS, ICML, ACL, KDD 같은 상위 학회를 위해 컴퓨터 과학 논문 초안을 다듬습니다. 절별 작성 관례, 쉬운 어휘 선택, 간결한 문장, LaTeX를 깨뜨리지 않는 편집, 리버틀(반박문) 작성 가이드를 제공합니다.

제공한 논문과 메모를 구조화된 검토문으로 정리합니다. 주제, 일치와 불일치, 방법, 공백, 출처 대응표를 만들고 인용을 지어내지 않으며, 주제별 근거의 강도를 밝힙니다.

제공한 학습 자료로 능동적 회상을 위한 플래시카드와 단계별 퀴즈를 만듭니다. 출처, 해설, 흔한 실수, 간격 복습 일정이 붙으며 자료에 없는 내용은 더하지 않습니다.

NVIDIA cuOpt의 정식화 가이드. 글로 설명된 문제를 LP, MILP, QP 모델로 정리합니다. 문장별 분류, 목적함수 찾기, 흔한 모델링 실수 피하기를 다룹니다.

막연한 주제나 결정을 근거 있는 브레인스토밍으로 바꿉니다. 아는 것과 가정의 구분, 서로 다른 안 8개 이상, 점수를 매긴 후보 목록, 첫 걸음까지.

원하는 주제의 최근 며칠간 뉴스를 검색해 사건별로 묶고, 다중 출처·단일 출처를 표시하며 매체·날짜·링크를 붙여 줍니다.