该研究针对多模态大语言模型生成内容与输入信息不符的“幻觉”问题，提出两种缓解方法：OPERA在推理阶段通过惩罚过信任与回溯重分配机制减少幻觉；HACL在训练阶段引入幻觉文本作为困难负样本进行对比学习，提升表示对齐能力。两种方法均显著降低幻觉率，并保持模型性能，为构建更可靠的多模态AI系统提供关键技术路径。
缓解多模态大语言模型的幻觉问题-王旭原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2025/12/01/%e7%bc%93%e8%a7%a3%e5%a4%9a%e6%a8%a1%e6%80%81%e5%a4%a7%e8%af%ad%e8%a8%80%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%9a%84%e5%b9%bb%e8%a7%89%e9%97%ae%e9%a2%98/
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