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人工干预系统可对抗 AI 幻觉并建立信任
大型语言模型可能不稳定且错误地自信,导致信任丧失,并使其在安全漏洞扫描等关键任务中无效。本文提出了一种人工干预系统,其中专家纠正被系统地反馈给模型。此反馈循环旨在随着时间的推移提高准确性,通过确保每个输出都经过审查和学习,将潜在不可靠的 AI 代理转变为可靠的工具。
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新基准和方法应对 AI 幻觉
研究人员正在开发新方法来对抗 AI 模型中的幻觉。MedBench v5 为临床 AI 提供了一个动态的、面向过程的基准,专注于评估特定技能和检测幻觉传播。另外,Grad Detect 在推理过程中使用梯度分析来预测幻觉,其表现优于其他方法。另一种方法是使用多模型共识,其中不同 LLM 之间的同意信号表示更可靠的答案,并将分歧标记出来以供审查。