Certify 论文：用 Horn 闭包证书判断搜索增强模型该回答、再搜还是弃答

Certify 论文提出用 Horn 闭包证书为搜索增强模型判定检索证据是否足以回答。在三个含不可答孪生问题的语料池上，其决策准确率显著高于搜索 agent、图检索和 sufficiency judge。在 2100 万 Wikipedia 段落上，实体校验使决策准确率提升 4-13 点；证书生成答案正确率为 80%，使用全部检索段落仅 57%。