JointCQ: Improving Factual Hallucination Detection with Joint Claim and Query Generation
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Xu, Fan, Zhang, Huixuan, Zhang, Zhenliang, Wang, Jiahao, Wan, Xiaojun |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
ICR Probe: Tracking Hidden State Dynamics for Reliable Hallucination Detection in LLMs
von: Zhang, Zhenliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zhenliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
UniAIDet: A Unified and Universal Benchmark for AI-Generated Image Content Detection and Localization
von: Zhang, Huixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Huixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quantity Matters: Towards Assessing and Mitigating Number Hallucination in Large Vision-Language Models
von: Zhang, Huixuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Huixuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
C-FAITH: A Chinese Fine-Grained Benchmark for Automated Hallucination Evaluation
von: Zhang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Image Matters: A New Dataset and Empirical Study for Multimodal Hyperbole Detection
von: Zhang, Huixuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Huixuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
M$^{3}$T2IBench: A Large-Scale Multi-Category, Multi-Instance, Multi-Relation Text-to-Image Benchmark
von: Zhang, Huixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Huixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Re-Thinking the Automatic Evaluation of Image-Text Alignment in Text-to-Image Models
von: Zhang, Huixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Huixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PaCoST: Paired Confidence Significance Testing for Benchmark Contamination Detection in Large Language Models
von: Zhang, Huixuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Huixuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exploring Causal Effect of Social Bias on Faithfulness Hallucinations in Large Language Models
von: Zhang, Zhenliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zhenliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
KBE-DME: Dynamic Multimodal Evaluation via Knowledge Enhanced Benchmark Evolution
von: Zhang, Junzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Junzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
How Much To Guide: Revisiting Adaptive Guidance in Classifier-Free Guidance Text-to-Vision Diffusion Models
von: Zhang, Huixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Huixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
One SPACE to Rule Them All: Jointly Mitigating Factuality and Faithfulness Hallucinations in LLMs
von: Wang, Pengbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Pengbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SCOPE: Intrinsic Semantic Space Control for Mitigating Copyright Infringement in LLMs
von: Zhang, Zhenliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zhenliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
EAMA : Entity-Aware Multimodal Alignment Based Approach for News Image Captioning
von: Zhang, Junzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Junzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exploring and Evaluating Multimodal Knowledge Reasoning Consistency of Multimodal Large Language Models
von: Jia, Boyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jia, Boyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
HAD: HAllucination Detection Language Models Based on a Comprehensive Hallucination Taxonomy
von: Xu, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MC-MKE: A Fine-Grained Multimodal Knowledge Editing Benchmark Emphasizing Modality Consistency
von: Zhang, Junzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Junzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Joint Evaluation of Answer and Reasoning Consistency for Hallucination Detection in Large Reasoning Models
von: Wang, Changyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Changyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On Early Detection of Hallucinations in Factual Question Answering
von: Snyder, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Snyder, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Improving Harmful Text Detection with Joint Retrieval and External Knowledge
von: Yu, Zidong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Zidong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Effective Extraction and Evaluation of Factual Claims
von: Metropolitansky, Dasha, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Metropolitansky, Dasha, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MINOS: A Multimodal Evaluation Model for Bidirectional Generation Between Image and Text
von: Zhang, Junzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Junzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Core: Robust Factual Precision with Informative Sub-Claim Identification
von: Jiang, Zhengping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jiang, Zhengping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
WildHallucinations: Evaluating Long-form Factuality in LLMs with Real-World Entity Queries
von: Zhao, Wenting, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Wenting, et al.
Veröffentlicht: (2024)
All Claims Are Equal, but Some Claims Are More Equal Than Others: Importance-Sensitive Factuality Evaluation of LLM Generations
von: Wanner, Miriam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wanner, Miriam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing LLM Factual Accuracy with RAG to Counter Hallucinations: A Case Study on Domain-Specific Queries in Private Knowledge-Bases
von: Li, Jiarui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Jiarui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CCHall: A Novel Benchmark for Joint Cross-Lingual and Cross-Modal Hallucinations Detection in Large Language Models
von: Zhang, Yongheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yongheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploring the Generalizability of Factual Hallucination Mitigation via Enhancing Precise Knowledge Utilization
von: Zhang, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
KnowHalu: Hallucination Detection via Multi-Form Knowledge Based Factual Checking
von: Zhang, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Evaluating, Understanding, and Improving Constrained Text Generation for Large Language Models
von: Chen, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
AFaCTA: Assisting the Annotation of Factual Claim Detection with Reliable LLM Annotators
von: Ni, Jingwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ni, Jingwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PretrainRL: Alleviating Factuality Hallucination of Large Language Models at the Beginning
von: Liu, Langming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Langming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SCOUT: Active Information Foraging for Long-Text Understanding with Decoupled Epistemic States
von: Zhang, Zhenliang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Zhenliang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
BiT-MCTS: A Theme-based Bidirectional MCTS Approach to Chinese Fiction Generation
von: Li, Zhaoyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Zhaoyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Understanding New-Knowledge-Induced Factual Hallucinations in LLMs: Analysis and Interpretation
von: Dang, Renfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dang, Renfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AutoHall: Automated Factuality Hallucination Dataset Generation for Large Language Models
von: Cao, Zouying, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Cao, Zouying, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Localizing Factual Inconsistencies in Attributable Text Generation
von: Cattan, Arie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cattan, Arie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MUCH: A Multilingual Claim Hallucination Benchmark
von: Dentan, Jérémie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dentan, Jérémie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Merging Facts, Crafting Fallacies: Evaluating the Contradictory Nature of Aggregated Factual Claims in Long-Form Generations
von: Chiang, Cheng-Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chiang, Cheng-Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FENICE: Factuality Evaluation of summarization based on Natural language Inference and Claim Extraction
von: Scirè, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Scirè, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
ICR Probe: Tracking Hidden State Dynamics for Reliable Hallucination Detection in LLMs
von: Zhang, Zhenliang, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
UniAIDet: A Unified and Universal Benchmark for AI-Generated Image Content Detection and Localization
von: Zhang, Huixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Quantity Matters: Towards Assessing and Mitigating Number Hallucination in Large Vision-Language Models
von: Zhang, Huixuan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
C-FAITH: A Chinese Fine-Grained Benchmark for Automated Hallucination Evaluation
von: Zhang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Image Matters: A New Dataset and Empirical Study for Multimodal Hyperbole Detection
von: Zhang, Huixuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)