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CHORD 提出跨模型幻觉检测新框架
论文提出 CHORD，一种基于关系图判别的跨模型幻觉检测框架，解决不同 LLM 隐状态语义不一致导致的检测器迁移难题。方法将层、token、特征建模为联合关系图，结合关系感知注意力与元学习提取可迁移信号。实验显示其在跨模型泛化上优于代表性检测方法，代码已开源。
arXiv cs.AI3 天前
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论文提出 CHORD，一种基于关系图判别的跨模型幻觉检测框架，解决不同 LLM 隐状态语义不一致导致的检测器迁移难题。方法将层、token、特征建模为联合关系图，结合关系感知注意力与元学习提取可迁移信号。实验显示其在跨模型泛化上优于代表性检测方法，代码已开源。