面向大语言模型的规范引导生成框架

研究者提出一种神经符号的规范引导解码框架，把大语言模型（LLM，Large Language Model）生成与符号推理结合，在每一步过滤掉无法满足形式化规范的取值。该框架与模型无关、无需重新训练，前向变体在配置与约束求解基准上稳定输出符合规范的答案，并比拒绝采样减少重复推理；回溯变体进一步减少模型被迫选择自判不合适取值的情况。