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官方一手arXiv: DeepSeek@Mohammad Alijanpour Shalmani, Alale Rezvani Boroujeni, Jiann Shiun Yuan
推荐理由：论文用实际数据告诉你，数据库出错时LLM会瞎编内容，但加个简单提示就能把幻觉砍掉一半。不用重训模型，看各家的差距有多大。
MultiWOZ
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7月1日
09:26
一项研究分析了六种开源模型家族（DeepSeek-R1、Gemma-2、Llama-3、Mistral、Phi-3、Qwen-2.5）在任务导向对话中面对数据库调用失败时的表现。基于MultiWOZ 2.2（5领域）和SGD（20领域）构建的故障注入基准显示，朴素智能体在30.5%（MultiWOZ）和20.9%（SGD）的失败轮次中产生幻觉。提出的Guided-Retry策略无需重新训练即可将MultiWOZ上的幻觉率从30.5%降至15.3%（降低50%），SGD上从20.9%降至12.2%（降低42%）。但各模型残差幻觉仍达6-37%，跨域失败最难处理。