各位同仁，各位AI领域的探索者，大家好！ 今天，我们来探讨一个在AI生成内容，特别是视觉内容生成中日益凸显的关键问题：模型幻觉（Hallucinations）。当AI模型生成的内容看似合理，但仔细推敲却发现存在逻辑上的不一致性、事实错误或物理谬误时，我们称之为幻觉。这不仅仅是一个质量问题，更是一个信任和可靠性问题。想象一下，一个自动驾驶系统如果对环境的理解存在“幻觉”，那后果不堪设想。 传统上，我们评估生成模型往往依赖于FID、IS、CLIP Score等指标，或者通过人工标注进行定性分析。然而，这些指标往往难以捕获细微的逻辑不一致性，而人工标注则效率低下、成本高昂，且难以规模化。 因此，今天我们要讨论的核心，是如何构建一套 ‘Observability into Hallucinations’ 系统，一套能够专门捕获并追踪图像中产生的逻辑不一致性（Logical Inconsistencies Trace）的监控系统。这就像在传统的软件开发中，我们使用日志、指标和链路追踪来理解系统行为、诊断问题一样，我们需要一套类似的工具来“观察”AI模型的“心智”，理解它何 …
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