H‑Risk
H‑Risk 與閉環穩定性：從控制理論解析大型語言模型的幻覺與誤校準
研究從控制理論角度檢視幻覺現象，將康德認知架構比作反饋穩定機制。作者提出H‑Risk複合指標衡量閉環條件數與靈敏度，並在線性高斯系統與大型語言模型實驗中發現：結構性脆弱會導致過度自信和錯誤產生，對校準與幻覺診斷具實務啟示。並指向可選擇性降低過度自信的診斷與修正方向。
幻覺檢測
速報
對齊拓撲×圖神經網路：以結構化對齊檢測大型語言模型幻覺
研究指出大型語言模型偏重生成合乎分配的後續文本而非驗證與來源是否一致。本研究提出以對齊拓撲構建參考與輸出之二分圖，並用圖神經網路透過訊息傳遞學習對齊結構。實驗在四組幻覺與問答資料集上達到最新領先表現。其方法優於包括GPT-4o在內的現有比較方法。
LLM-as-a-judge
心理健康 AI 聊天機器人幻覺檢測：結合領域專家經驗的五維度分析框架
大型語言模型在心理健康諮詢中容易產生幻覺與遺漏，而傳統 LLM-as-a-judge 方法準確率僅 52%。研究團隊提出新框架，結合人類專家經驗與 LLM 提取特徵，從五個維度檢測幻覺與遺漏，顯著提升檢測率與透明度，為高風險醫療 AI 應用提供更可靠的評估基準。