:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Pulkundwar, Parth, Dhanawade, Vivek, Yadav, Rohit, Sonkar, Minal, Asurlekar, Medha, Rathod, Sarita
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computation and Language Machine Learning
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2512.02527
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Measuring and Mitigating Toxicity in Large Language Models: A Comprehensive Replication Study
von: Surana, Mokshit, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FoundationalASSIST: An Educational Dataset for Foundational Knowledge Tracing and Pedagogical Grounding of LLMs
von: Worden, Eamon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

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

Mitigating Semantic Drift: Evaluating LLMs' Efficacy in Psychotherapy through MI Dialogue Summarization
von: Kumar, Vivek, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ConciseRL: Conciseness-Guided Reinforcement Learning for Efficient Reasoning Models
von: Dumitru, Razvan-Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

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

Simulating Students or Sycophantic Problem Solving? On Misconception Faithfulness of LLM Simulators
von: Do, Heejin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

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

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

Can Knowledge Graphs Reduce Hallucinations in LLMs? : A Survey
von: Agrawal, Garima, et al.
Veröffentlicht: (2023)

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)

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

Enhancing Low-Resource LLMs Classification with PEFT and Synthetic Data
von: Patwa, Parth, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mitigating Object and Action Hallucinations in Multimodal LLMs via Self-Augmented Contrastive Alignment
von: Chang, Kai-Po, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gradient-guided Attention Map Editing: Towards Efficient Contextual Hallucination Mitigation
von: Wang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hallucination Detection and Mitigation with Diffusion in Multi-Variate Time-Series Foundation Models
von: Wichitwechkarn, Vijja, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Train for Truth, Keep the Skills: Binary Retrieval-Augmented Reward Mitigates Hallucinations
von: Chen, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cost-Effective Hallucination Detection for LLMs
von: Valentin, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DRAG: Distilling RAG for SLMs from LLMs to Transfer Knowledge and Mitigate Hallucination via Evidence and Graph-based Distillation
von: Chen, Jennifer, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CodeMixBench: Evaluating Large Language Models on Code Generation with Code-Mixed Prompts
von: Sheokand, Manik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Monitoring Decoding: Mitigating Hallucination via Evaluating the Factuality of Partial Response during Generation
von: Chang, Yurui, 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)

Interpreting and Mitigating Unwanted Uncertainty in LLMs
von: Roy, Tiasa Singha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MoD-DPO: Towards Mitigating Cross-modal Hallucinations in Omni LLMs using Modality Decoupled Preference Optimization
von: Chaubey, Ashutosh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Balancing Cost and Effectiveness of Synthetic Data Generation Strategies for LLMs
von: Chan, Yung-Chieh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

No One Size Fits All: QueryBandits for Hallucination Mitigation
von: Cho, Nicole, et al.
Veröffentlicht: (2026)

In-Context Sharpness as Alerts: An Inner Representation Perspective for Hallucination Mitigation
von: Chen, Shiqi, 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)

Sample More to Think Less: Group Filtered Policy Optimization for Concise Reasoning
von: Shrivastava, Vaishnavi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

CPR: Mitigating Large Language Model Hallucinations with Curative Prompt Refinement
von: Shim, Jung-Woo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

QueryBandits for Hallucination Mitigation: Exploiting Semantic Features for No-Regret Rewriting
von: Cho, Nicole, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-stage Prompt Refinement for Mitigating Hallucinations in Large Language Models
von: Shim, Jung-Woo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Self-contradictory Hallucinations of Large Language Models: Evaluation, Detection and Mitigation
von: Mündler, Niels, et al.
Veröffentlicht: (2023)

The Illusion of Progress: Re-evaluating Hallucination Detection in LLMs
von: Janiak, Denis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

VOYAGER: A Training Free Approach for Generating Diverse Datasets using LLMs
von: Amballa, Avinash, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MORPHOGEN: A Multilingual Benchmark for Evaluating Gender-Aware Morphological Generation
von: Agarwal, Mehul, et al.
Veröffentlicht: (2026)