Another 265papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.
构建 MedDistract 基准，测量偶发信息对临床文书与推理的污染
提出 ProbeGuard，按共识形成过程对医疗问答做选择性弃答
ProbeGuard 是给多轮共识医学问答用的认证弃权框架：基板照原样作答，弃权只看共识是怎么形成的。
提出 VERA，审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
提出 OmniConfess，冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
提出训练无关的 SECRET，对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉
SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法，用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。
构建 Mandela-Bench，评测多模态模型是否凭记忆接受篡改图像
该研究系统评估了多模态大语言模型在面对无痕事实性编辑时，能否利用自身内在世界知识核验被识别出的经典图像。
用门控 IoU 与 RadGraph 的 GRPO 降低胸片报告幻觉
提出 KoNA 基准，评测视觉语言模型的选择性不遵从
KoNA 用来评测视觉语言模型能否对混合查询做选择性不遵从：只处理不该遵从的成分，同时回答其余成分。
提出 Sentinel-RL，将拓扑处置从 LLM 卸载到受约束图策略
Sentinel-RL 是面向 SOC 的神经符号架构：拓扑决策离开 LLM，改由认证图上的 HetGAT 与 PPO 完成。
比较多模态大模型上三类免训练不确定性估计
这是一项对 MLLM 免训练不确定性估计的分组比较：幻觉检测被作者视为弃答、转交或路由的一种用途，而不是唯一目标。
提出 VisER，用内部视觉证据检测 LVLM 物体幻觉
VisER 是面向 LVLM 开放式图像描述的免训练物体级幻觉检测分数，用来处理内部支持的来源混淆。
提出 SPAR 免训练注意力干预，削弱多模态模型的结构偏置
SPAR 是一种无需训练、直接修改多模态内部注意力的幻觉防御。 作者关注视觉信息被查询不变的注意力偏置稀释，以及误导文本进一步推动模型依赖语言先验的问题。
提出 DeMTS，把扩散语言模型去噪轨迹建成多元时间序列以检测幻觉
在 Gut-VLM 上评测内镜 VLM 的幻觉检测方法
这是一个胃肠道内镜 VQA 幻觉检测的比较基准，不是新检测器结构的提出。
提出 DIQ-H 基准，评测 VLM 在连续退化视觉流中的幻觉残留与恢复
DIQ-H 评测 VLM 在连续视觉退化中的幻觉、恢复和跨时间一致性。VIR 用轻量模型的不确定性过滤生成伪真值。
提出基准 CHART HAL，细粒度评测图表理解中的幻觉