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最新研究发现，大型语言模型在识别逻辑谬误时普遍存在过度推断问题，常将正常语句误判为含有谬误，但在确认存在谬误后，其分类能力表现优异。为应对这一挑战，研究人员推出了首个高质量英文逻辑谬误基准数据集SMARTYPAT-BENCH，并配套开发了基于Prolog的逻辑谬误自动生成框架SMARTYPAT。该框架支持系统化生成具有明确逻辑结构的谬误样本，显著提升了模型评估的准确性和可重复性。这些工具不仅为衡量语言模型的逻辑推理能力提供了可靠标准，还在谬误识别、人工智能伦理及辩论教育等领域展现出广阔应用前景。