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  1. TOOL · CL_317317 ·

    研究LLM在UML图生成中的幻觉问题

    一项发表在arXiv上的新研究调查了大型语言模型(LLMs)在根据自然语言需求生成UML类图时出现的幻觉问题。研究人员开发了一个分类法,将这些幻觉分为提示忠实度、代码忠实度和推理质量,发现DeepSeek-R1中代码忠实度更常见,而DeepSeek-V4-Pro中提示忠实度占主导地位。研究还发现,更长的推理链并不与更多的幻觉相关,但更高的需求复杂度与提示忠实度错误呈负相关。缓解实验表明,在生成提示中添加约束可以提高F1分数,而事后代码…