为什么重要
EntailmentBank 要求模型生成完整的推理证明树——从给定的事实集出发，通过多步蕴含推理达到结论。每一步都必须是可验证的蕴含关系。这是迈向”可解释 AI 推理”的关键基准。
构建方式
基于 WorldTree 解释语料，专家标注推理证明树。每棵树由叶节点（事实）和中间节点（推理步骤）组成。三种难度：Task 1（给定事实选用）、Task 2（从知识库检索事实）、Task 3（开放域检索）。
任务示例
- 假设：“A fox is a kind of animal.”
- 结论：“A fox needs food to survive.”
- 证明树：Fox is animal [fact] + Animals need food [fact] → Fox needs food [step 1]
关键发现
- AllCorrect（整棵证明树正确）指标极为严格
- 模型倾向于跳过中间步骤直接得出结论
- 检索正确的支撑事实是最大瓶颈
关联基准
ProofWriter（规则推理）、FOLIO（一阶逻辑）、eQASC（多步解释）
不足与展望
规模较小（1.8K）。科学事实领域的证明树结构相对规整，不代表通用推理的复杂性。