DeMTS：将去噪轨迹建模为多变量时间序列，检测扩散语言模型的幻觉
DeMTS: Denoising Trajectories as Multivariate Time Series for Hallucination Detection in Diffusion Language Models
AI 导读
针对扩散大语言模型（D-LLMs）的幻觉检测，研究者提出 DeMTS 框架，把去噪轨迹建模为可学习潜变量上的多变量时间序列，通过保轨迹的 token 到变量分配模块和动态多变量时序建模，同时捕捉变量间依赖与时间信息。在两种 D-LLM 骨干和三个基准上的实验显示，DeMTS 优于现有幻觉检测方法，并保持较强的鲁棒性、效率与跨任务迁移能力。