Theoria：非形式推理状态上的重写 - 可接受性验证

针对 AI 系统答案可信度问题，本文提出 Theoria 验证架构。该方法将候选解重写为带类型的状态转换序列，每一步均需明确依据（如引用、计算或事实），确保变更完整性以暴露隐藏前提。实验表明，在 HLE-Verified Gold 数据集上严格精度达 91.4%，且能生成可人工审查的证明轨迹。相比整体式 LLM 评判，Theoria 在检测隐藏前提和伪造引用等错误上优势显著，两者具有互补性。