前言

幻觉检测一直是大模型研究领域的热点。

当AI医生给你一份“凭空捏造”的诊疗方案，或者AI律师引用一条“子虚乌有”的法律条文时，大模型的“幻觉”将会给现实世界带来巨大的风险。

过去，我们处理“幻觉”的方式更像是“事后诸葛亮”。等模型洋洋洒洒写完一篇长文，再用另一套系统去拆解、检索、验证每一个“事实声明”，这种方式不仅耗时，而且成本高昂，无法干预，不适用于实时交互的场景。

想象一下，如果AI在生成长篇大论时，能实时地把那些“一本正经的胡说八道”给高亮出来，那就完美了。

来自苏黎世联邦理工学院（ETH Zürich）等机构的研究团队的最新研究《Real-Time Detection of Hallucinated Entities in Long-Form Generation》就实现了这一点。他们开发了一个流式幻觉检测器，能在生成过程中即时标记幻觉实体。与以往主要针对短问答的检测方法不同，这项技术专门解决长文本生成中的幻觉问题。

它的核心思想是：不检测整个句子的真假，只识别具体的“实体”（人名、地名、日期、数字等）是否为虚构。

实施架构非常巧妙：

1. 数据准备：让大模型（比如Llama-3.3-70B）针对各种主题生成长篇回答，其中自然会包含真实和虚构的实体。
2. 自动标注：利用更先进的、带网络搜索功能的模型（如Claude），去自动验证这些回答中的每一个实体，并为每个词（Token）打上“幻觉”或“非幻觉”的标签。
3. 训练探针：基于标注好的数据，训练一个极其轻量的线性探针（Linear Probe）。这个探针能直接读取模型在生成每个词时的内部“想法”（隐藏层激活值），并瞬间判断出这个词是不是“幻觉”的一部分。

一个有趣的发现是，当使用LoRA探针进行微调时，模型会表现出更强的“认知谦逊”，有时在生成一个幻觉实体后会立刻进行自我纠正。

实验结果表明，该方法在多个长文本生成场景中，其AUC远超传统方法，同时，在短问答和数学推理等领域也表现出色。这意味着，即使只针对“实体”进行训练，该检测器也学到了识别更广泛内容真实性的能力。

虽然创建标注数据集的成本较高，但研究发现，在一个模型上标注的数据可以有效迁移，用于训练其他模型的检测器。为此，团队已将数据集和代码完全开源。

当然，这项技术也存在局限。比如，如果模型从头到尾都在大篇幅地胡编乱造，那么满屏高亮可能反而会让用户无所适从。

小结

这个技术的演进反映了幻觉检测已经从“事后补救”转向“过程监控”。

其直接的应用可能是高风险的AI场景，比如医疗或法律咨询。想象一个医生助手AI，能在生成诊断建议时实时标出不确定的药物名称或研究引用，这远比事后发现问题再修改要宝贵得多。

最后

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