PRIME框架用预固定证据规则减少LLM智能体无依据结论

Hamed Khosravi 和 Xiaoming Huo 提出 LLM 智能体推理框架 PRIME：在检查前预先固定证据路径，由独立程序记录检查结果，只输出规则和检查账本支持的结论，以减少无依据判断。 基于论文摘要：在 480 项公开记录任务中，普通智能体在 26.7% 的任务上报告了无依据结论，而 PRIME 未报告此类结论；其引导和追加检查使有依据结论的平均得分从仅拒答时的 30.1 分提升至 100 分制下的最高 59.2 分。作者称在要求正确、检查位置已知且停止预算充足时，框架可得到最强受支持结论。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。