悉尼科技大学等提出跨模型幻觉检测框架CHORD

悉尼科技大学Yongxin Deng等提出跨模型幻觉检测框架CHORD，将不同LLM的隐藏状态表示为层、token、特征上的联合关系图，经关系感知注意力与元学习得到可迁移的检测信号。论文作者称该方法在未见过的目标LLM上优于代表性检测方法，结果按论文说法，尚未经独立验证。 论文已被NeurIPS 2026接收为Spotlight，代码已开源。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。