Credence introduce Semantic-F1, una métrica de similitud cosina BGE-large que mejora la precisión de la descomposición de afirmaciones en 15-32 puntos porcentuales respecto a Jaccard. Establece teoremas de convergencia para la reparación basada en reglas y LLM, mostrando que la reparación basada en reglas es finitamente terminante y monótona, mientras que la reparación basada en LLM requiere guardias de salida anticipada. Las evaluaciones en dominios de redes sociales, enciclopédicos y de noticias muestran EPR de 0.94 a 1.00, con la reparación basada en reglas reduciendo las violaciones de atomicidad entre 47-100% sin pérdida de fidelidad.