摘要
义务推理是指将明确规则和政策应用于特定事实以回答问题的任务，如计算税务或判定移民上诉结果。针对大模型在此类任务中难以从冗长且相互引用的规则集中定位关键条款的挑战，本文提出了“义务代理推理”（DAR）。该框架允许模型按需与法规条文进行交互。在 DeonticBench 高难度子集上的评估表明，代理机制能推动义务推理的前沿水平，但改进效果并不均匀：较弱模型在处理数值任务时表现往往下降，且 token 消耗显著增加。
AI 推荐理由
论文核心研究基于规则的义务推理，提出代理推理框架以解决长规则检索与逻辑应用难题。
研究机构
Johns Hopkins University
Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris
论文信息