constraint-anchored

提出CART，一种神经符号框架，将自然语言推理步骤与符号约束断言交织在一起，以在链式思维轨迹中早期检测并纠正多模态LLMs的错误。将雪球率从65%降低到14%，并在多个基准上提高了准确性。