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第三，当求解器输出UNSAT时，它能提供增强的反馈循环，将特定断言冲突作为结构化指导反馈给LLM。它跟踪推导轨迹，当Prolog证明某个查询时，触发规则的轨迹为LLM提供了答案成立的解释。最后，Chiasmus支持模板学习——将验证模式提取为可重用模板。符号结构（带类型槽位的骨架）从成功的神经符号交互中有机学习，形成系统随使用改进的反馈循环。
此外，Ian Gorton, Carnegie Mellon University
最后，Remote (West Coast)
另外值得一提的是，解决方案是使用不同排序方式。默认排序是sort=recommended,users：先推荐扩展，再按用户数降序。改为sort=created可获取长尾数据：
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