BlackSwan：先反驳再执行的动作验证法

Minhyeon Oh 等作者提出 BlackSwan，一种面向语言模型智能体的反驳式动作验证流程。按论文描述，该方法对每个会改变状态的动作先预测预期效果，再针对它可能出错的方式构造具体、可检验的假设，用已有观察或额外的非变更动作检验这些假设，只有在没有任何假设成立时才执行该动作。 该流程的验证依赖已有观察或额外的非变更动作，执行门槛是所构造的出错假设全部被排除；论文未报告该方法在具体任务上的效果数据。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。