Box Maze: A Process-Control Architecture for Reliable LLM Reasoning

📄 arXiv: 2603.19182v1 📥 PDF

作者: Zou Qiang

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-03-19

备注: 10 pages, 5 tables, 0 figures. Conceptual architecture with preliminary simulation-based validation

💡 一句话要点

提出Box Maze框架，通过过程控制架构提升LLM推理的可靠性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 可靠性 过程控制 对抗攻击 推理 安全 Box Maze框架

📋 核心要点

  1. 现有LLM安全方法主要在行为层面操作，缺乏对推理过程完整性的架构级保障，容易受到对抗性攻击。
  2. Box Maze框架将LLM推理分解为记忆 grounding、结构化推理和边界强制三个层，实现过程控制。
  3. 初步模拟实验表明，Box Maze框架能显著降低对抗条件下的边界失效率，提升LLM推理的可靠性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）展现出强大的生成能力，但容易出现幻觉和在对抗性提示下产生不可靠的推理。现有的安全方法，如基于人类反馈的强化学习（RLHF）和输出过滤，主要在行为层面操作，可能缺乏明确的架构机制来强制推理过程的完整性。本文提出了Box Maze框架，一个概念性的过程控制架构，将LLM推理分解为三个明确的层：记忆 grounding、结构化推理和边界强制。我们引入了基于模拟的初步评估，涉及跨多个异构LLM系统（DeepSeek-V3、Doubao、Qwen）的渐进式边界侵蚀场景。来自n=50个对抗场景的结果表明，显式的认知控制层可以提高边界维护的一致性，架构约束将对抗条件下的边界失效率从大约40%（基线RLHF）降低到低于1%。虽然目前的验证是基于模拟的，但这些初步结果表明，过程级别的控制可能为提高大型语言模型推理的可靠性提供了一个有希望的方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在对抗性提示下推理不可靠，容易产生幻觉的问题。现有方法，如RLHF和输出过滤，主要关注输出结果，缺乏对推理过程的显式控制，导致模型容易受到攻击，产生不符合预期的结果。

核心思路：论文的核心思路是将LLM的推理过程分解为多个明确的层，并通过过程控制架构来保证每个层的正确性和一致性。通过显式地控制推理过程，可以更好地检测和纠正错误，从而提高LLM的可靠性。

技术框架：Box Maze框架包含三个主要层：1) 记忆 grounding层，负责从外部知识库或内部记忆中检索相关信息；2) 结构化推理层，负责根据检索到的信息进行逻辑推理和决策；3) 边界强制层，负责确保推理过程和结果符合预定义的约束和规则。这三层协同工作，形成一个完整的推理流程。

关键创新：Box Maze框架的关键创新在于其过程控制架构，它将LLM的推理过程显式地分解为多个层，并对每个层进行控制和约束。这种架构使得可以更容易地检测和纠正推理过程中的错误，从而提高LLM的可靠性。与现有方法相比，Box Maze框架更加关注推理过程本身，而不仅仅是输出结果。

关键设计：论文中提到的是概念框架，具体的技术细节，如各层的具体实现方式、参数设置、损失函数和网络结构等，并未详细描述。模拟实验中，通过人为设定边界侵蚀场景来评估不同LLM系统在Box Maze框架下的表现。具体参数设置和网络结构未知。

📊 实验亮点

在模拟的对抗性场景中，Box Maze框架将LLM的边界失效率从基线RLHF的约40%降低到低于1%。这一结果表明，显式的认知控制层可以显著提高LLM在对抗条件下的推理可靠性。虽然是初步的模拟结果，但验证了过程控制架构的有效性。

🎯 应用场景

Box Maze框架可应用于对可靠性要求较高的LLM应用场景，如金融分析、医疗诊断、法律咨询等。通过提高LLM推理的可靠性，可以减少错误决策带来的风险，并提升用户对LLM的信任度。未来，该框架可以扩展到更多领域，并与其他安全技术相结合，构建更安全可靠的LLM系统。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) demonstrate strong generative capabilities but remain vulnerable to hallucination and unreliable reasoning under adversarial prompting. Existing safety approaches -- such as reinforcement learning from human feedback (RLHF) and output filtering -- primarily operate at the behavioral level and may lack explicit architectural mechanisms for enforcing reasoning process integrity. This paper proposes the Box Maze framework, a conceptual process-control architecture that decomposes LLM reasoning into three explicit layers: memory grounding, structured inference, and boundary enforcement. We introduce preliminary simulation-based evaluation involving progressive boundary erosion scenarios across multiple heterogeneous LLM systems (DeepSeek-V3, Doubao, Qwen). Results from n=50 adversarial scenarios suggest that explicit cognitive control layers may improve consistency in boundary maintenance, with architectural constraints reducing boundary failure rates from approximately 40% (baseline RLHF) to below 1% under adversarial conditions. While current validation is simulation-based, these preliminary results indicate that process-level control may offer a promising direction for improving reliability in large language model reasoning.