SAFE: 基于LLM验证器的证据驱动多跳推理框架

研究提出SAFE框架，利用LLM作为验证器在推理生成阶段即时检查中间步骤，解决多跳问答中模型通过无效推理碰巧答对的问题。 框架将推理分解为知识图谱三元组，在三个多跳问答基准测试中，SAFE平均提升准确率8.8个百分点。 该工作被EMNLP 2026主会议接收，证明逐步推理验证优于事后答案判断。