本文探讨通过对手博弈学习和外部知识提升自然语言推断（NLI）模型的鲁棒性，减少假设偏见和虚假关联。研究表明，结合外部知识和对抗性框架能显著提高模型性能，降低自相矛盾解释的风险，并增强模型对微小语义变化的敏感性。