深度分析
TRACE:基於有效軌跡維度的跨層候選修正與去幻覺框架
大型語言模型仍受幻覺(hallucination)困擾,既有做法多以檢索外部證據或固定方向的內部激活干預為主。TRACE提出一個在推論時、無需標註或微調的決定性演算法:從模型自身每一層導出的「跨層候選軌跡」判定證據結構,並據此自動選擇三類修正操作之一(有向純量反轉、早期狀態回退、或候選空間重寫)。
深度分析
大型語言模型仍受幻覺(hallucination)困擾,既有做法多以檢索外部證據或固定方向的內部激活干預為主。TRACE提出一個在推論時、無需標註或微調的決定性演算法:從模型自身每一層導出的「跨層候選軌跡」判定證據結構,並據此自動選擇三類修正操作之一(有向純量反轉、早期狀態回退、或候選空間重寫)。
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可瀏覽式LLM代理搜尋使單頁GEO不足以描述影響機制。EcoGEO將優化視角擴張為證據生態系,提出TRACE以導覽入口與多樣支援頁協同、透過共享術語與內部連結引導代理證據採集與驗證。於OPR-Bench實驗顯示TRACE在最終推薦率與瀏覽軌跡上均優於頁面級基線。