HALC 是模型训练领域的开源项目，由 BillChan226 开发，2023 年首次发布。
它收录于模型训练分类，该分类目前共有 518 个项目，GitHub 星标数为 116。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-07-31。MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：多模态对话系统减少错误描述。同类可对比的替代方案包括 VCD (Visual Contrastive Decoding)、OPERA、Woodpecker。
GitHub 星标
★ 116
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类开源模型
开发团队BillChan226
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型hallucinations,large-language-models,lvlms
GitHub 星标★ 116
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-11-03 00:00:00
最近更新2026-07-31 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3
使用教程
核心亮点
- 基于ICML 2024论文，方法有理论支撑
- 提供完整的推理和评估代码，易于复现
- 支持与主流多模态模型集成，实用性强
不足之处
- 文档/社区待观察
- 仅支持特定模型架构，通用性有限
适用场景
- 多模态对话系统减少错误描述
- 视觉问答提升答案准确性
- 图像标注生成更可靠文本
替代项目
VCD (Visual Contrastive Decoding)、OPERA、Woodpecker
项目介绍
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