:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Yu, Das, Kamalika, Gao, Xiang, Cui, Wendi, Li, Peng, Zhang, Jiaxin
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computation and Language Machine Learning
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2503.08963
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Survival of the Safest: Towards Secure Prompt Optimization through Interleaved Multi-Objective Evolution
von: Sinha, Ankita, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Synthetic Knowledge Ingestion: Towards Knowledge Refinement and Injection for Enhancing Large Language Models
von: Zhang, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lookback Lens: Detecting and Mitigating Contextual Hallucinations in Large Language Models Using Only Attention Maps
von: Chuang, Yung-Sung, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Behavior Gap: Evaluating Zero-shot LLM Agents in Complex Task-Oriented Dialogs
von: Baidya, Avinash, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Do You Know What You Are Talking About? Characterizing Query-Knowledge Relevance For Reliable Retrieval Augmented Generation
von: Li, Zhuohang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Attention-Guided Context Decoding for Mitigating Context Faithfulness Hallucinations in Large Language Models
von: Huang, Yanwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SCE: Scalable Consistency Ensembles Make Blackbox Large Language Model Generation More Reliable
von: Zhang, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Statistical Factuality Guarantee for Large Vision-Language Models
von: Li, Zhuohang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generation Constraint Scaling Can Mitigate Hallucination
von: Kollias, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Discriminant Distance-Aware Representation on Deterministic Uncertainty Quantification Methods
von: Zhang, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mitigating Heterogeneous Token Overfitting in LLM Knowledge Editing
von: Liu, Tianci, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mitigating Hallucinations in Large Language Models via Causal Reasoning
von: Li, Yuangang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Contextually Entangled Gradient Mapping for Optimized LLM Comprehension
von: Sisate, Colin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EvoEdit: Evolving Null-space Alignment for Robust and Efficient Knowledge Editing
von: Lyu, Sicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hallucination Detection in LLMs Using Spectral Features of Attention Maps
von: Binkowski, Jakub, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SPUQ: Perturbation-Based Uncertainty Quantification for Large Language Models
von: Gao, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DCR-Consistency: Divide-Conquer-Reasoning for Consistency Evaluation and Improvement of Large Language Models
von: Cui, Wendi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TruthX: Alleviating Hallucinations by Editing Large Language Models in Truthful Space
von: Zhang, Shaolei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Map of Misbelief: Tracing Intrinsic and Extrinsic Hallucinations Through Attention Patterns
von: Hajji, Elyes, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Detecting Hallucinations in SpeechLLMs at Inference Time Using Attention Maps
von: Waldendorf, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Smoothing Out Hallucinations: Mitigating LLM Hallucination with Smoothed Knowledge Distillation
von: Nguyen, Hieu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Lightweight Reliability: Using Soft Prompts for Hallucination Mitigation in Large Language Models
von: Siddiqui, S M Tahmid, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LANCET: Neural Intervention via Structural Entropy for Mitigating Faithfulness Hallucinations in LLMs
von: Wang, Chenxu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Concise Review of Hallucinations in LLMs and their Mitigation
von: Pulkundwar, Parth, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Analyzing and Mitigating Object Hallucination in Large Vision-Language Models
von: Zhou, Yiyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Mitigating Gender Bias in Contextual Word Embeddings
von: Yarrabelly, Navya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

In-Context Sharpness as Alerts: An Inner Representation Perspective for Hallucination Mitigation
von: Chen, Shiqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SEE: Strategic Exploration and Exploitation for Cohesive In-Context Prompt Optimization
von: Cui, Wendi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GRAD: Graph-Retrieved Adaptive Decoding for Hallucination Mitigation
von: Nguyen, Manh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning-Time Encoding Shapes Unlearning in LLMs
von: Wu, Ruihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

IAM: Efficient Inference through Attention Mapping between Different-scale LLMs
von: Zhao, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MLLM can see? Dynamic Correction Decoding for Hallucination Mitigation
von: Wang, Chenxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Customizing Language Model Responses with Contrastive In-Context Learning
von: Gao, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unmasking Backdoors: An Explainable Defense via Gradient-Attention Anomaly Scoring for Pre-trained Language Models
von: Das, Anindya Sundar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SAC3: Reliable Hallucination Detection in Black-Box Language Models via Semantic-aware Cross-check Consistency
von: Zhang, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Free Process Rewards without Process Labels
von: Yuan, Lifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mitigating Hallucinated Translations in Large Language Models with Hallucination-focused Preference Optimization
von: Tang, Zilu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mitigating LLM Hallucinations via Conformal Abstention
von: Yadkori, Yasin Abbasi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On Mitigating Code LLM Hallucinations with API Documentation
von: Jain, Nihal, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Survey of Automatic Prompt Optimization with Instruction-focused Heuristic-based Search Algorithm
von: Cui, Wendi, et al.
Veröffentlicht: (2025)