Buchumschlag

D$^2$HScore: Reasoning-Aware Hallucination Detection via Semantic Breadth and Depth Analysis in LLMs

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Ding, Yue, Zhu, Xiaofang, Xia, Tianze, Wu, Junfei, Chen, Xinlong, Liu, Qiang, Wang, Liang
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computation and Language
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Attention-guided Self-reflection for Zero-shot Hallucination Detection in Large Language Models
von: Liu, Qiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mixture of Decoding: An Attention-Inspired Adaptive Decoding Strategy to Mitigate Hallucinations in Large Vision-Language Models
von: Chen, Xinlong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

KGHaluBench: A Knowledge Graph-Based Hallucination Benchmark for Evaluating the Breadth and Depth of LLM Knowledge
von: Robertson, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Out-of-distribution Evidence-aware Fake News Detection via Dual Adversarial Debiasing
von: Liu, Qiang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Detecting Contextual Hallucinations in LLMs with Frequency-Aware Attention
von: Qi, Siya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Logical Closed Loop: Uncovering Object Hallucinations in Large Vision-Language Models
von: Wu, Junfei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Pass@k: Breadth-Depth Metrics for Reasoning Boundaries
von: Dragoi, Marius, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Is LLMs Hallucination Usable? LLM-based Negative Reasoning for Fake News Detection
von: Zhang, Chaowei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

INSIDE: LLMs' Internal States Retain the Power of Hallucination Detection
von: Chen, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can Large Language Models Detect Rumors on Social Media?
von: Liu, Qiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Uncertainty Modeling with Semantic Graph for Hallucination Detection
von: Chen, Kedi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Characterizations for Language Generation: Interplay of Hallucinations, Breadth, and Stability
von: Kalavasis, Alkis, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BPO: Towards Balanced Preference Optimization between Knowledge Breadth and Depth in Alignment
von: Wang, Sizhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Accurate and Efficient Statistical Testing for Word Semantic Breadth
von: Ehara, Yo
Veröffentlicht: (2026)

SINdex: Semantic INconsistency Index for Hallucination Detection in LLMs
von: Abdaljalil, Samir, et al.
Veröffentlicht: (2025)

R-Horizon: How Far Can Your Large Reasoning Model Really Go in Breadth and Depth?
von: Lu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Detecting Hallucinations in Retrieval-Augmented Generation via Semantic-level Internal Reasoning Graph
von: Hu, Jianpeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dual Engines of Thoughts: A Depth-Breadth Integration Framework for Open-Ended Analysis
von: Yu, Fei-Hsuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OS-MAP: How Far Can Computer-Using Agents Go in Breadth and Depth?
von: Chen, Xuetian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PRISM: Privacy-Aware Routing for Adaptive Cloud-Edge LLM Inference via Semantic Sketch Collaboration
von: Zhan, Junfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reducing Hallucinations in LLMs via Factuality-Aware Preference Learning
von: Chaduvula, Sindhuja, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Semantic Entropy Probes: Robust and Cheap Hallucination Detection in LLMs
von: Kossen, Jannik, et al.
Veröffentlicht: (2024)

HARP: Hallucination Detection via Reasoning Subspace Projection
von: Hu, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Med-HEAL: Analyzing and Mitigating Hallucinations in Medical LLMs with Hallucination-Aware In-Context Learning
von: Liao, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Geometric Uncertainty for Detecting and Correcting Hallucinations in LLMs
von: Phillips, Edward, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Compute Allocation in Evolutionary Search: From Depth-Breadth to Multi-Armed Bandits
von: Xing, Sixue, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DataPuzzle: Breaking Free from the Hallucinated Promise of LLMs in Data Analysis
von: Zhang, Zhengxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Chain-of-History Reasoning for Temporal Knowledge Graph Forecasting
von: Xia, Yuwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rowen: Adaptive Retrieval-Augmented Generation for Hallucination Mitigation in LLMs
von: Ding, Hanxing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Is Depth All You Need? An Exploration of Iterative Reasoning in LLMs
von: Wu, Zongqian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unsupervised Hallucination Detection by Inspecting Reasoning Processes
von: Srey, Ponhvoan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

In-Depth and In-Breadth: Pre-training Multimodal Language Models Customized for Comprehensive Chart Understanding
von: Fan, Wan-Cyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Can LLMs Detect Their Own Hallucinations?
von: Kadotani, Sora, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Medical Reasoning in LLMs: An In-Depth Analysis of DeepSeek R1
von: Moell, Birger, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Why LLMs Hallucinate on Structured Knowledge: A Mechanistic Analysis of Reasoning over Linearized Representations
von: Li, Shanghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Reasoning About the Unsaid: Misinformation Detection with Omission-Aware Graph Inference
von: Wang, Zhengjia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

KARL: Mitigating Hallucinations in LLMs via Knowledge-Boundary-Aware Reinforcement Learning
von: Gao, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

OmniSIFT: Modality-Asymmetric Token Compression for Efficient Omni-modal Large Language Models
von: Ding, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Hallucination Detection with the Internal Layers of LLMs
von: Preiß, Martin
Veröffentlicht: (2025)

Unified Hallucination Detection for Multimodal Large Language Models
von: Chen, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)