Law&Order 税法自动形式化框架发布

Sophia Simeng Han 等作者提交论文，提出神经符号框架 Law&Order，可将税法表单与填报说明自动形式化为可执行符号程序。作者称，在 51 份从未参与生成与修复的 TaxCalcBench 税表上，该框架实现 100% 单元格级和表单级准确率，而最强 LLM 单独仅达 66%。 该方法通过结构对应与语义对应建立法律与逻辑的映射，结合 LLM 合成、单元格级验证，并基于 OpenTaxSolver 人工税表进行迭代局部纠错。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。