論文の概要: LRAS: Advanced Legal Reasoning with Agentic Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07296v1
- Date: Mon, 12 Jan 2026 08:07:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.277137
- Title: LRAS: Advanced Legal Reasoning with Agentic Search
- Title（参考訳）: LRAS: エージェント検索による高度な法的推論
- Authors: Yujin Zhou, Chuxue Cao, Jinluan Yang, Lijun Wu, Conghui He, Sirui Han, Yike Guo,
- Abstract要約: Legal Reasoning with Agentic Search (LRAS)は、静的かつパラメトリックな「クローズドループ思考」から動的かつインタラクティブな「アクティベート問い合わせ」への移行を目的としたフレームワークである。
Introspective LearningとDifficulty-aware Reinforcement Learningを統合することで、LRASはLRMが知識境界を特定し、法的推論を扱うことを可能にする。
実証実験の結果、LRASは最先端のベースラインを8.2-32%上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.281150948187786
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While Large Reasoning Models (LRMs) have demonstrated exceptional logical capabilities in mathematical domains, their application to the legal field remains hindered by the strict requirements for procedural rigor and adherence to legal logic. Existing legal LLMs, which rely on "closed-loop reasoning" derived solely from internal parametric knowledge, frequently suffer from lack of self-awareness regarding their knowledge boundaries, leading to confident yet incorrect conclusions. To address this challenge, we present Legal Reasoning with Agentic Search (LRAS), the first framework designed to transition legal LLMs from static and parametric "closed-loop thinking" to dynamic and interactive "Active Inquiry". By integrating Introspective Imitation Learning and Difficulty-aware Reinforcement Learning, LRAS enables LRMs to identify knowledge boundaries and handle legal reasoning complexity. Empirical results demonstrate that LRAS outperforms state-of-the-art baselines by 8.2-32\%, with the most substantial gains observed in tasks requiring deep reasoning with reliable knowledge. We will release our data and models for further exploration soon.
- Abstract（参考訳）: 大規模推論モデル(LRM)は、数学的領域において例外的な論理的能力を示したが、その法分野への応用は、手続き的厳密さの厳密な要件と法論理への固執によって妨げられている。
既存の法的なLCMは、内部のパラメトリック知識からのみ派生した「クローズドループ推論」に依存しており、しばしばその知識境界に関する自己認識の欠如に悩まされ、自信はあるが誤った結論に至る。
この課題に対処するため,法的なLLMを静的かつパラメトリックな「クローズドループ思考」から動的かつインタラクティブな「アクティベート調査」に移行するための最初のフレームワークであるエージェントサーチによる法的な推論(LRAS)を提案する。
Introspective Imitation LearningとDifficulty-aware Reinforcement Learningを統合することで、LRASはLRMが知識境界を特定し、法的推論の複雑さを扱うことができる。
実証実験の結果、LRASは最先端のベースラインを8.2～32倍に上回り、信頼性の高い知識を持つ深い推論を必要とするタスクにおいて最も顕著な利得が見られた。
近いうちに、さらなる調査のためにデータとモデルを公開します。
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