GAIR Paper 103｜上海交大联合腾讯提出 Token 级别幻觉优化，实现大模型幻觉精准消除
让大模型只改错的地方，不误伤对的内容。 作者丨李宁 上海交通大学 大语言模型（LLM）在医疗、金融、法律等高风险场景中的部署，始终面临一个核心挑战——幻觉（Hallucination）。模型生成的内容可能包含与事实不符的实体、数字或逻辑关系，而这些错误往往隐藏在大量正确内容之中，极难检测和消除。 如何让大模型在减少幻觉的同时，不丧失回答的信息量和实用性？来自上海交通大学与腾讯的研究团队提出了一种全
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