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arXiv 上有一篇题为《DEEPO: Dual-Entropy Enhanced Policy Optimization for Hallucination in MLLMs》的论文，提出了双阶段增强方案以抑制多模态大模型的幻觉
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/25
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相关事实
待验证调低temperature参数并配置no_speech_threshold和logprob_threshold可降低模型在不确定片段时的幻觉62% 相似待验证大模型的幻觉问题目前只能缓解无法根除，知识库约束和精确模式是工程层面最有效的缓解手段61% 相似待验证长尾分布问题是所有大规模AI模型面临的共性挑战，模型在数据丰富的头部场景上表现优异，但在数据稀缺的尾部场景上容易出现幻觉（hallucination）61% 相似待验证Unsloth库能够在不损失精度的前提下，将模型微调速度提升2-5倍，同时将显存占用降低最多80%60% 相似待验证多Agent系统会显著放大LLM的不确定性，一个Agent的幻觉可能污染整个链路，可观测性和错误隔离设计尤为关键60% 相似
引用此条事实
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