hallucination
本站收录 15 个带「hallucination」标签的 AI 开源项目
WhisperJAVWhisperJAV 是一个面向日语成人视频（JAV）场景的自动语音识别（ASR）与字幕生成工具。它解决了通用语音识别模型在噪声环境、多人对话、特殊语气词等场景★ 2,287
WFGYWFGY 是一个面向 AI 推理、RAG、智能体及真实世界工作流的开源项目，正迈向 5.0 Polaris Protocol 重大版本。它提供问题地图（Prob★ 1,791
uqlmUQLM 是一个专注于大语言模型（LLM）不确定性量化的 Python 包，源自 JMLR 2026 论文。它解决的核心问题是：LLM 在生成文本时经常产生幻觉★ 1,205
Awesome-LLM-Uncertainty-Reliability-Robustness这是一个聚焦大语言模型不确定性、可靠性与鲁棒性的精选资源清单，汇集了相关论文、工具、数据集和评测基准。项目解决LLM在实际应用中普遍存在的幻觉、过度自信、知识边★ 835
dingoDingo 是一个面向 AI 数据、模型与应用的质量评测工具，用 Python 编写。它要解决的问题是：大模型项目里数据质量参差不齐、模型输出难以量化评估，团队★ 757
WoodpeckerWoodpecker 是一个针对多模态大语言模型（MLLM）的幻觉纠正工具。它通过训练一个轻量级的纠正器，在模型生成文本后，利用视觉知识库和交叉验证机制，自动检★ 650
HallusionBenchHallusionBench 是一个针对多模态大语言模型（如 GPT-4V、LLaVA-1.5）的图像上下文推理基准测试集，旨在揭示模型在视觉问答中因视觉错觉或★ 343
Awesome-LVLM-Hallucination这是一个持续更新的精选列表，汇总了大型视觉语言模型（LVLM）幻觉研究的最新论文、资源和相关工作。它旨在解决LVLM在生成文本时可能产生与图像内容不符的幻觉信息★ 332
LRV-InstructionLRV-Instruction 是一个用于缓解大型多模态模型（LMM）幻觉问题的开源项目，其核心方法是通过鲁棒的指令微调来提升模型对视觉内容的忠实度。项目针对当★ 297
LLaVA-MoDLLaVA-MoD 是一个面向多模态大语言模型的高效压缩方案，通过结合混合专家（MoE）与知识蒸馏技术，将原本庞大的 LLaVA 模型压缩为轻量级版本，同时保持★ 227
UHGEvalUHGEval 是一个面向大语言模型幻觉评估的用户友好型框架，由 ACL 2024 论文提出。它旨在解决 LLM 在实际应用中生成不忠实或虚假内容的问题，通过提★ 182
KnowledgeCircuitsKnowledgeCircuits 是一个来自 NeurIPS 2024 的研究项目，专注于解析预训练 Transformer 模型（如大语言模型）内部的知识存★ 173
ICSFSurveyICSFSurvey 是一个聚焦大语言模型自我修正与推理增强技术的开源综述项目。它系统梳理了 Self-Correct、Self-Refine、Self-Imp★ 172
DecoDeco 是一个针对多模态大语言模型（MLLM）的幻觉缓解工具，核心方法为动态校正解码（Dynamic Correction Decoding）。它解决了 ML★ 147
Re-AlignRe-Align 是一个针对视觉语言模型（VLM）幻觉问题的对齐框架，发表于 EMNLP 2025。它通过引入图像检索机制，在模型生成文本时检索相关图像作为额外★ 52