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SelfCheckGPT가 검은상자 생성 모델의 여러 표본 사이 불일치를 이용해 환각을 탐지한 방법을 읽고, 일관성과 사실성을 구분합니다.
SelfCheckGPT: Zero-Resource Black-Box Hallucination Detection for Generative Large Language Models
필수 필드·자료형·값 범위·업무 조건을 바꾸어 구조 검증과 의미 검증이 어디서 갈리는지 살핍니다.
2026년 9월 16일과 23일 공개된 PotARCin, NAF-Bench, ReFigBench를 통해 정답 정확도 너머의 검증을 살펴봅니다. 같은 규칙을 정의·분류·생성·수정·역산에 쓸 수 있는지, ‘아니다’의 의미를 명시대로 적용하는지, 다이어그램의 연결이 실제 객체로 남는지를 구별합니다.
Brehmer와 Munzner의 다층 시각화 과제 유형론을 따라 ‘왜·어떻게·무엇을’ 분리하고, 같은 필터 조작이 서로 다른 분석 과제가 되는 조건을 살핍니다.
A Multi-Level Typology of Abstract Visualization Tasks
곱셈 기호와 암기한 구구단이 없다면 13×27을 어떻게 계산할까요? 린드 수학 파피루스에 남은 두 배·열 배 계산의 증거를 따라 한 수를 더하기 쉬운 조각으로 나누고, 고른 줄의 합이 왜 원래 곱과 같은지 검증합니다.
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