가짜 뉴스 탐지의 중요성이 대두됨에 따라, 본 논문은 제로샷 가짜 뉴스 탐지 프레임워크인 ZoFia를 제안한다. ZoFia는 뉴스 콘텐츠 내 엔티티의 중요도를 정량화하고, 최신 외부 증거를 검색하기 위해 SC-MMR 알고리즘을 사용하여 정보성 있고 다양한 키워드 집합을 선택하는 두 단계로 구성된다. 이후, 각 에이전트가 다른 역할을 수행하는 멀티 LLM 상호작용 시스템을 통해 뉴스 텍스트 및 관련 정보에 대한 다중 뷰 협업 분석 및 논쟁을 수행하고, 해석 가능하고 강력한 판단을 내린다. 공개 데이터셋 실험을 통해 ZoFia가 기존 제로샷 및 대부분의 소수샷 방법보다 우수한 성능을 보임을 입증한다.
