SOPO：苏格拉底式策略优化提升片段级幻觉检测
原文标题：SOPO: Socratic Guided Policy Optimization for Span-Level Hallucination Detection
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研究者提出 SOPO（苏格拉底引导的策略优化），一种多轮强化学习框架，用于片段级幻觉检测。它通过教师模型提供间接提示引导推理轨迹，缓解难例奖励稀疏问题，并用轮次优势缩放抑制冗长。在 RAGTruth 上，4B 版本超越 GPT-5 等专有模型与标准 RL 基线，代码与 1.7B、4B 模型已开源。
- 问题
- 片段级幻觉检测中定位模糊、难例奖励稀疏和输出冗长。
- 方法
- 提出多轮强化学习框架 SOPO，用教师模型提供间接提示引导推理，并用轮次优势缩放抑制冗长。
- 结果
- 在 RAGTruth 上 4B 版本超越 GPT-5 等专有模型与标准 RL 基线，四个域外基准平均分高于 GRPO。
- 影响
- 小模型做幻觉检测可达到甚至超过大模型水平，适合低成本部署 RAG 事实核查。
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