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Law&Order：税法自动形式化框架
研究提出Law&Order，一个神经符号框架，可自动将税表和填报说明形式化为可执行符号程序。该方法建立法律与逻辑之间的结构对应和指称对应，结合LLM合成、单元格级验证和迭代局部错误修复。在51份独立编写的留出TaxCalcBench申报表上，Law&Order达到100%单元格级和表格级准确率，而…
arXiv cs.AI28 天前
#自动形式化
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新研究：用指令特权改进在线策略上下文蒸馏
论文研究在策略上下文蒸馏（OPCD），发现以实例级金标答案或示范作为特权信息反而会损害训练表现，尤其分布外场景。作者改为设计针对学生常见错误的通用指令作为特权，在自动形式化任务中匹配格式指令的分布外准确率大幅超越金标。在 ProverQA、ProofWriter、ProntoQA 与 Qwen3-…
arXiv cs.AI34 天前