<h2 id=MetacognitiveKnowledge/Ability> MetacognitiveKnowledge/Ability</h2><div class="visible-content"> #Pocket #LanguageModel #NeurIPS #read-later #SkillTag


Issue Date: 2025-10-21 [Paper Note] Metacognitive Capabilities of LLMs: An Exploration in Mathematical Problem Solving, Aniket Didolkar+, NeurIPS’24, 2024.05 GPT Summary- メタ認知的知識を持つ大規模言語モデル（LLM）が、数学的推論において適切なスキルラベルを割り当てる能力を示す。プロンプトガイドを用いたインタラクション手法を開発し、スキルラベルの意味的クラスタリングを行う。実験では、GPT-4に数学データセットに基づくスキルラベルを割り当てさせ、精度向上を確認。提案手法は数学以外のドメインにも適用可能。 Comment<p>StudentPerformancePredictionのスキルモデルのような話になってきた。興味深い</p>

</div> 

if ('IntersectionObserver' in window) {
  const observer = new IntersectionObserver((entries, obs) => {
    entries.forEach(entry => {
      if (entry.isIntersecting) {
        const el = entry.target;
        const html = el.getAttribute('data-embed');
        if (html) {
          const placeholder = el.querySelector('.tweet-placeholder');
          if (placeholder) placeholder.remove();

          el.innerHTML = html.trim();

          if (window.twttr?.widgets?.load) {
            window.twttr.widgets.load(el);
          }
        }
        obs.unobserve(el); // 処理済みは監視解除
      }
    });
  }, {
    rootMargin: '500px 0px', // 画面手前200pxで読み込み開始
    threshold: 0
  });

  tweets.forEach(tweet => observer.observe(tweet));

} else {
  // IntersectionObserver未対応ブラウザ用のフォールバック
  function lazyLoadFallback() {
    tweets.forEach(el => {
      if (el.getAttribute('data-embed') && el.getBoundingClientRect().top < window.innerHeight) {
        const html = el.getAttribute('data-embed');
        const loadingImg = el.querySelector('.tweet-loading');
        if (loadingImg) loadingImg.remove();
        el.innerHTML = html.trim();
        el.removeAttribute('data-embed');
        if (window.twttr?.widgets?.load) {
          window.twttr.widgets.load(el);
        }
      }
    });
  }
  window.addEventListener('scroll', lazyLoadFallback);
  lazyLoadFallback();
}   }); </script>