通过内省和跨模态多智能体协作缓解幻觉

这项在ArXiv上发表的研究侧重于解决大型语言模型（LLM）中的幻觉问题。该方法涉及两个关键策略：内省，这可能指的是模型对其输出的自我评估，以及跨模态多智能体协作，这表明使用具有不同模态（例如，文本、图像）的多个智能体来验证和完善生成的内容。标题表明重点在于提高LLM的可靠性和可信度。

• •解决LLM中的幻觉问题。
• •采用内省进行自我评估。
• •利用跨模态多智能体协作进行验证。
• •旨在提高LLM的可靠性和可信度。