规格引导解码：面向 LLM 的神经符号生成框架

研究提出一种结合 LLM 与符号推理的神经符号规格引导解码框架，实现形式化规格约束下的结构化输出。 该框架包含保证规格满足的前向变体及优化模型偏好的回溯变体，无需重训练即可适配现有语法约束机制。 在配置与约束求解基准测试中，前向变体可靠生成合规输出，显著降低重复推理开销并提升提示遵循度。