arXiv · cs.AI· Jing Liu·· 14 天前AI 评分51
arXiv 论文：输出纪律决定下限，可证伪引导的模型无关 Agent 协议用于可审计假设决策
Output Discipline Sets the Floor: A Falsification-Guided, Model-Agnostic Agent Protocol for Auditable Hypothesis-Driven Decision Making
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Jing Liu
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.18298v1
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AI 导读
Jing Liu 在 arXiv 论文（2610.18298）提出一个模型无关的五阶段闭环 Agent 协议，用候选×证据矩阵证伪机制约束大语言模型的假设驱动决策，结论是输出纪律而非模型能力构成瓶颈。在中医辨证基准 TCMEval-SDT 的 200 例上，两年模型缩放仅使 zero-shot 分数变动 -0.03 到 +0.08；该协议对输出纪律差的模型有提升（DeepSeek-V4-Flash +0.267/+0.271，全部来自终止性修复），将 Kimi K3 的运行间标准差从 0.218 降到 0.007，但对已有纪律的 Qwen3-4B/32B 有 -0.087 到 -0.120 的代价。
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