llm-bayesian-coherence：用贝叶斯相干性证书检测语言模型事实概率是否自洽的开源工具

GitHub 用户 trhlikfilip 发布 llm-bayesian-coherence 工具，检验因果语言模型的事实条件概率能否来自同一联合分布。核心是 Emerson (2026) 提出的四元组对数比证书，LR 不为 0 即证明两个方向的条件概率不相容；仓库提供 run.py、scorer.py、certificate.py 等 23 个测试覆盖的完整流水线，以及来自 Wikidata、ConceptNet 和 WordNet 的 140,751 个四元组（约 603,000 个 prompt-continuation 对），支持任意 Hugging Face 因果语言模型，输出 LR、F、B、R、K 等指标，并带评分缓存与断点续跑。