في دراسة مبتكرة، تم تقديم مفهوم “فخ الشكلية الوكيلة” (Agentic Formalism Trap) وفهرس التباين التقييمي ($D_E$) الذي يسعى إلى قياس مدى تداخُل أنظمة LLM-as-a-Judge بين الإجراءات الهيكلية والحقيقة الدلالية تحت ضغوطٍ مختلفة. مع تحليل 22,500 مسار عبر ثلاثة مجالات (GAIA و SWE-bench و Multi-Challenge)، تمكن الباحثون من استخراج تصنيف دلالي لحركات الهلوسة، مثبتاً من خلال أساسات لغوية حاسمة ($p < 10^{-120}$).

كما قام المُقيّم الشامل بعزل المحفزات النحوية الدقيقة التي أدت إلى التقاط هذا التقييم ($ROC-AUC 0.8779$). وقد أظهر اختبار نقل المشاكل بين المجالات أن هذه الهدية عرضة بشكل عالمي، بمعنى أنها غير مرتبطة بمجال محدد ($mean ROC-AUC 0.7482$).

عبر تمييز هندسة النماذج، اتضح أن وجود توبولوجيات أسراب متعددة يحفز تفشي ثغرات دلالية رياضية متباينة، مما يثبت أن التقييم المغلق غير المربوط غير مستقر ونحتاج إلى فلاتر يقظة خاصة بالبنية المعمارية. هذا يرفع تساؤلات جديدة حول كيفية معالجة هذه القضايا قبل أن تتطور أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى مستويات أكثر تعقيدًا.