大模型对齐与安全

CUPID: A Plug-in Framework for Joint Aleatoric and Epistemic Uncertainty Estimation with a Single Model

CUPID：一种联合估计自然不确定性和本质不确定性的插件框架

Xinran Xu, Xiuyi Fan

机构 * Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学李科钦医学院，新加坡） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学计算与数据科学学院，新加坡） ； Centre for Medical Technologies & Innovations, National Health Group, Singapore（国家健康集团医学技术与创新中心，新加坡） 纠错

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

AI总结 CUPID是一种无需修改基础模型即可联合估计自然和本质不确定性的插件框架，适用于多种任务，提供透明且可解释的不确定性分析。

AFTER: Mitigating the Object Hallucination of LVLM via Adaptive Factual-Guided Activation Editing

AFTER: 通过自适应事实引导激活编辑缓解LVLM中的对象幻觉

Tianbo Wang, Yuqing Ma, Kewei Liao, Zhange Zhang, Simin Li, Jinyang Guo, Xianglong Liu

专题命中 幻觉与事实性 ：trustworthy(abstract)

AI总结 AFTER通过自适应事实引导激活编辑缓解LVLM中的对象幻觉，显著降低幻觉发生率。

Journal ref ICLR 2026