Fighting Numerical Hallucinations via Data-centric Compilation for Online Financial QA
基于数据驱动编译的金融问答数值幻觉消除框架
🧭 金融问答 · 数据为中心编译 · 数值推理Agent
Shenzhen Technology University · FiT, Tencent · South China University of Technology · The Hong Kong University of Science and Technology · Huazhong University of Science and Technology
提出数据为中心的推理编译器，通过对抗训练与编译执行消除金融QA中的数值幻觉
📌 工作参考价值（4 点）
- 对抗数据构造：在训练数据中注入可控噪声，可借鉴到电商问答Agent中提升对检索错误或无关文档的鲁棒性，减少商品价格、参数等数值误读。
- 编译-执行推理范式：将自然语言查询与检索文档转换为可执行程序（如SQL/Python），确保计算逻辑透明且可审计，适用于电商中的优惠叠加计算、库存统计等场景。
- 数据结构化代理训练：分阶段培养Agent的证据审计与程序合成能力，这种课程学习思路可用于训练电商推荐Agent的多步推理（如用户条件过滤、偏好权重计算）。
- 数据为中心优化：强调从数据构造端解决幻觉问题，启发我们构建面向电商任务的对抗性训练集，让Agent学会处理表格、图表等结构化文档中的噪音。