大模型对齐与安全

R2-KG: General-Purpose Dual-Agent Framework for Reliable Reasoning on Knowledge Graphs

Sumin Jo, Junseong Choi, Jiho Kim, Edward Choi

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

Comments Accepted to IJCNLP-AACL 2025 Findings

Explainable Probabilistic Machine Learning for Predicting Drilling Fluid Loss of Circulation in Marun Oil Field

Seshu Kumar Damarla, Xiuli Zhu

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

Comments 5 pages, 3 tables, 4 figrues

Robust Hallucination Detection in LLMs via Adaptive Token Selection

Mengjia Niu, Hamed Haddadi, Guansong Pang

机构 * Imperial College London, UK（伦敦帝国学院） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

Comments Accepted by NeurIPS 2025

Catching Contamination Before Generation: Spectral Kill Switches for Agents

Valentin Noël

机构 * Devoteam 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

Comments Preprint under review (2025). 9 pages, 2 figures. Code and scripts: to be released

Evaluating Reasoning Faithfulness in Medical Vision-Language Models using Multimodal Perturbations

Johannes Moll, Markus Graf, Tristan Lemke, Nicolas Lenhart, Daniel Truhn, Jean-Benoit Delbrouck, Jiazhen Pan, Daniel Rueckert, Lisa C. Adams, Keno K. Bressem

机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑技术大学） ； TUM University Hospital（慕尼黑技术大学医院） ； German Heart Center TUM University Hospital（慕尼黑技术大学医院德国心脏中心） ； Department of Radiology（放射科） ； Klinikum rechts der Isar TUM University Hospital（慕尼黑技术大学医院右岸诊所） ； Uniklinik RWTH Aachen（亚琛工业大学医院） ； HOPPR IL USA（HOPPR美国） ； University of Oxford（牛津大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

Comments Accepted to ML4H 2025 Proceedings

Hallucination as an Upper Bound: A New Perspective on Text-to-Image Evaluation

Seyed Amir Kasaei, Mohammad Hossein Rohban

机构 * Department of Computer Engineering, Sharif University of Technology（谢里夫理工大学计算机工程系） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

Comments Accepted at GenProCC NeurIPS 2025 Workshop

Differentiable Semantic Meta-Learning Framework for Long-Tail Motion Forecasting in Autonomous Driving

Bin Rao, Chengyue Wang, Haicheng Liao, Qianfang Wang, Yanchen Guan, Jiaxun Zhang, Xingcheng Liu, Meixin Zhu, Kanye Ye Wang, Zhenning Li

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)

Comments Accepted at AAAI-26 (AAAI 2026), Main Track

NOAH: Benchmarking Narrative Prior driven Hallucination and Omission in Video Large Language Models

Kyuho Lee, Euntae Kim, Jinwoo Choi, Buru Chang

机构 * Korea University（韩国大学） ； Kyung Hee University（庆熙大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：trustworthy(abstract)

Comments 18 pages, 9 figures. Preprint