从被动应答到主动纠错：DEDUCE 框架增强大模型对输入事实扰动的鲁棒性
评分
71提出新问题、新方法、新数据集与指标，填补了输入事实扰动这一空白。
方法描述清晰，实验覆盖多个模型与基准，论证完整。
为真实场景中的错误输入过滤与纠错提供可落地方案。
最新预印本，紧跟大模型可靠性前沿。
arXiv 预印本，尚未经同行评审，但来源可追溯且数据充分。
基础分 78.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 71
精选线 70已入选精选
精选理由
综合贡献评分，论文具有方法创新、数据集与指标贡献，且实验验证充分。
AI 点评
「这篇论文值得 AI 产品团队关注，因为用户输入中的事实性错误比想象中常见，而多数模型只会顺着错误信息作答。DEDUCE 把“纠错”作为显式环节，而不是事后兜底，这对客服、搜索、金融问答等场景尤其有价值。如果后续开源代码和模型，落地门槛会更低。」
速览
大语言模型在用户输入包含误导性事实时，常会自信地给出错误回答。现有幻觉缓解方法大多假设用户输入可靠，忽视了这类事实扰动对推理的诱导。本文提出 DEDUCE 三阶段框架，通过细粒度事实提取与验证检测错误、多视角推演制定纠正策略，并最终纠正误解的同时给出可靠答案。他们还构建了 MisFactQA 数据集并提出新评测指标，在 TruthfulQA、FalseQA 及 MisFactQA 上验证了 DEDUCE 能显著提升准确率与纠错能力，且对 Qwen、LLaMA、Gemma 均有效。
- 识别并定义“输入事实扰动”问题，指出现有幻觉缓解方法的盲区。
- 提出 DEDUCE 三阶段框架：检测错误、多视角推演、纠正并给出可靠答案。
- 发布 MisFactQA 数据集及新的鲁棒性评估指标。
- 在 Qwen、LLaMA、Gemma 等模型上验证了显著且一致的性能提升。
正文
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