最近，一种名为猞猁的模型在检测语言模型生成幻觉（即生成与输入无关的信息）方面，大幅优于现有的最先进技术。这一新模型的出现，将有助于我们更好地理解和控制语言模型的输出，避免信息的误导和混淆。猞猁模型的成...

随着大型语言模型的普及，越来越多的人开始依赖这些系统来生成语言内容。然而，这些系统可能会出现所谓的幻觉，即生成的内容与真实世界不符合。为了解决这个问题，研究人员提出了一种名为语义熵的新方法来检测幻觉。...

针对多模态大语言模型（MLLM）中的幻觉问题，研究人员开发了MHaluBench，一个新的评估幻觉检测方法的基准。该工具可以帮助研究人员更好地评估语言模型的幻觉能力，从而有效提高模型的质量和准确性。目前，该工具已经...