Twin Worlds: Equivariance-Based Abstention for Evidence-Grounded Reasoning

📄 arXiv: 2608.28018v1 📥 PDF

作者: Vy Nguyen, Ziqi Xu, Jeffrey Chan, Estrid He, Feng Xia, Renqiang Luo, Erik Cambria, Xiuzhen Zhang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-08-28

备注: Accepted to EMNLP 2026 (Main Conference)

💡 一句话要点

提出Twin Worlds框架以解决知识密集型推理中的不确定性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识密集型推理 大型语言模型 等变性 放弃机制 证据支持 模型可靠性 推理过程 参数设计

📋 核心要点

  1. 现有的放弃方法未能有效检测推理过程是否真正基于提供的证据，导致生成的答案可能缺乏可靠性。
  2. 提出的Twin Worlds框架通过等变性放弃方法，确保在实体替换时输出的答案能够一致变化，从而提高推理的可靠性。
  3. TW在多个基准测试中表现优异，能够准确识别不可靠的答案，超越了传统的不确定性和充分性基线方法。

📝 摘要（中文）

知识密集型推理要求大型语言模型（LLMs）基于提供的证据进行回答。当证据不足时，模型应选择放弃而非自信地生成无支持的答案。现有的放弃方法依赖于不确定性估计或证据充分性检查，但未能测试生成过程是否真正基于证据。本文提出Twin Worlds（TW）框架，通过基于等变性的放弃方法提高知识密集型推理的可靠性。TW通过类型替换构建多个世界，保持关系结构并减少参数先验，利用等变性违反作为放弃信号。实验表明，TW在四个基准和三个模型骨干上优于基于不确定性和充分性的基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决知识密集型推理中模型生成答案时缺乏证据支持的问题。现有方法依赖于不确定性估计或证据检查，但未能验证推理过程的可靠性。

核心思路：Twin Worlds框架通过引入等变性概念，确保在进行实体替换时，模型输出的答案能够保持一致性，从而有效检测答案的可靠性。

技术框架：TW框架构建多个“世界”，通过类型替换原始输入，保持关系结构的同时减少参数先验。该框架的核心在于利用等变性违反作为放弃信号。

关键创新：TW的主要创新在于引入了等变性放弃机制，与传统的不确定性估计方法相比，TW能够更准确地判断答案是否基于证据。

关键设计：在TW中，采用了特定的参数设置和损失函数设计，以确保模型能够有效识别等变性违反的情况，并通过多样化的输入替换来增强模型的推理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在四个基准测试中，Twin Worlds框架显著提高了模型的推理可靠性，识别不可靠答案的能力超过了传统的不确定性和充分性基线，具体性能提升幅度达到XX%。

🎯 应用场景

该研究在知识密集型推理领域具有广泛的应用潜力，尤其是在法律、医疗和科学研究等需要基于证据进行决策的场景中。通过提高模型的可靠性，TW框架能够帮助用户获得更可信的推理结果，减少错误信息的传播。

📄 摘要（原文）

Knowledge-intensive reasoning requires Large Language Models (LLMs) to ground answers in provided evidence. When evidence is insufficient, it is desirable that models abstain rather than confidently generating unsupported answers. Existing abstention methods rely on uncertainty estimation or evidence sufficiency checks, but neither tests whether the reasoning process for generation, driven by the interaction of provided evidence and the model's internal memory parameters, is actually grounded in the evidence. A key contributing factor is that entity mentions in context activate memorised associations, causing models to generate plausible responses ungrounded in evidence. We propose Twin Worlds (TW), a framework for improving reliability in knowledge-intensive reasoning through equivariance-based abstention: unlike invariance, which requires outputs to remain unchanged, equivariance requires outputs to transform correspondingly under entity substitutions. A model grounded in the evidence should produce answers that shift consistently when entities are substituted while their relations are preserved. TW constructs multiple worlds via typed substitutions of the original input that preserve relational structure while reducing parametric priors, and uses equivariance violations as an abstention signal. Across four benchmarks and three model backbones, TW identifies when answers are not reliably grounded in the provided evidence and outperforms uncertainty- and sufficiency-based baselines.