开源情报研究团队近期对20个AI模型进行了500次地理定位挑战测试，采用未公开的旅行照片以防止模型依赖记忆数据。测试结果显示，OpenAI最新模型通过交叉参照建筑风格、植被特征及局部可见文本，表现超越Google Lens等...

由GitHub开源项目REVERSE提出的创新性解决方案，为视觉语言模型(VLM)的幻觉问题提供了突破性进展。该项目构建了一个完整的训练与推理管道，使VLM能够自主检测并修正其输出中的幻觉内容。该技术通过建立内部一致性验...

Lookback Lens是一个直接的模型，用于检测大型语言模型中的上下文幻觉。它通过在预测过程中引入更多的上下文信息，来解决大型语言模型（LLM）在生成文本时可能出现的幻觉问题。这种新的方法旨在提高模型预测的准确性...

Lamini已经成功开发出了名为'记忆调整'的技术，该技术可以有效地减少95%的幻觉现象。这项技术的主要作用在于，能够将特定的数据更有效地嵌入到模型中，而不会影响到模型的一般知识。通过这种方式，Lamini不仅解决了L...

生成式人工智能（Generative AI）的未来前景备受争议。目前，该技术面临着盈利能力不足、安全隐患以及语言模型固有的幻觉问题等多重挑战。除非在2024年底前发布一款像GPT-5这样具有突破性的模型，并解决关键问题同时...

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...

1月份微软研究论坛上，Dipendra Misra提出了一种名为“Layer-Selective Rank Reduction（LASER）”的技术，通过用一个较小的近似矩阵替换权重矩阵，提高了大型语言模型（LLM）的准确性。

Nous Research发布了Hermes 2.5视觉模型，该模型基于最佳的7B语言模型和SigLIP集成，是一种强大的新型开源文本和视觉模型，可在消费级硬件上运行。这里的一个很酷的创新是集成函数调用。由于存在幻觉问题，该模型仍...