THEIA：在纯神经模块化架构中学习完整的克莱尼三值逻辑

本文提出 THEIA，一种端到端学习完整克莱尼三值逻辑（K3）的模块化神经架构，无需外部符号求解器。该架构通过专用引擎处理算术、集合及命题逻辑等域，并在最终逻辑模块汇聚。实验表明，其具备卓越的组合泛化能力，能从 5 步训练泛化至 500 步评估，准确率高达 99.97%。机制探测揭示，模块化设计诱导了“延迟判决”策略，与单体 Transformer 的表征轨迹截然不同，证明了结构化归纳偏置对不确定性下逻辑推理的关键作用。