反思型智能体的反事实遗憾理论保证

2026年10月14日，arXiv Artificial Intelligence 刊出论文《反思型语言智能体的反事实遗憾：Lean 形式化验证的长期性能保证》，作者为 Zhongnian Li、Shi Xu、Mengting Xu、Peng Ying、Xinzheng Xu。论文针对反思型语言智能体在资源约束下局部反思能否带来长期性能保证的问题，推导出从局部生成与部署保证到次线性反事实遗憾的充分条件，并建立资源敏感的迁移界，沿实际执行路径约束全状态部署偏差。局部生成可靠性给出累积生成机会上界，将策略获取与长期性能通过质量、覆盖和硬预算的权衡联系起来。论文称全部 13 项编号理论结果的证明链已在 Lean 中形式化验证，并包含一个策略反复增长且验证不完美的原生实例。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。