RoE-FND: Synergizing LLMs with Experiential Learning for Effective and Generalizable Evidence-Based Fake News Detection
RoE-FND：融合经验学习增强LLM的通用证据型假新闻检测
🧭 LLM 推理增强 · 经验检索
Fudan University · Hohai University
构建可复用推理经验库并通过检索经验裁决对立论证，提升LLM假新闻检测与跨域泛化能力
📌 工作参考价值（4 点）
- 经验库构建方法：在电商内容审核（如虚假评论、商品描述真实性）中，可让 LLM 同时生成无约束判断与给定真实标签后的条件判断，将两者分歧提炼为可复用的审核规则/经验条目，沉淀成行业/品类专属经验库。
- 双论证对抗裁决：对高风险 case，不要单次 LLM 判断，而是给出两个相反伪标签分别生成论证，再检索类似历史经验对关键分歧点做裁决；可迁移到客服纠纷判责、商家资质审核等需要证据链推理的业务。
- 无需微调的跨域迁移：适合电商多品类、多平台快速冷启动，避免频繁训练模型；只需维护经验库与检索器，即可在新类目复用推理能力。
- 与现有 RAG 结合：把经验库当作比事实片段更高阶的"推理模式索引"，修正 LLM 易被表面说服的倾向，可增强 Agent 在复杂决策中的鲁棒性。