速報 神經符號法理：在資料污染下的稅法推理比較 研究指出大型語言模型在法律推理上可能受訓練資料污染扭曲。作者設計污染偵測流程與專門測試集，比較純模型與把法條轉為形式表示、交由符號推理器處理的混合架構。結果顯示污染會抬高評估成績，而神經符號框架在未見文件上更穩健且泛化較佳。此研究對法律人工智慧評估方法帶來重要提醒。
