Podemos confiar na lógica dos LLMs? Quantificando incerteza, coerência e robustez por meio de um framework baseado em grafos

arXiv:2607.08017v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: Os Large-Language Models (LLMs) podem estar sujeitos a raciocínios falhos e infiéis que estratégias de decodificação como a Self-Consistency (SC) não conseguem detectar, pois avaliam apenas a concordância na resposta final, ignorando a validade lógica das etapas intermediárias. Isso levanta três questões fundamentais: Como podemos quantificar de forma confiável a incerteza no raciocínio dos LLMs? A consciência semântica, estrutural e causal pode selecionar um raciocínio mais fiel em comparação com a maiori...