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视频幻觉检测器：评估大型视频语言模型中的内在和外在幻觉
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
当前模型在外部幻觉检测方面存在显著问题，尤其是动态内容的识别。现有方法未能有效处理视频幻觉检测。为此，提出了Self-PEP框架以改善这一问题。
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关键要点
- 当前模型在外部幻觉检测方面存在显著问题，尤其是动态内容的识别。
- 现有方法未能有效处理视频幻觉检测。
- 现有模型在识别事实方面表现较好，但在识别幻觉方面存在不足。
- 现有方法未关注动态内容，如动作、事件和故事。
- LVLMs在VideoHallucer中存在特定问题，包括内在和外在的幻觉。
- 提出了Self-PEP框架以改善视频幻觉检测问题。
- Self-PEP框架似乎是一种CoTs（Chain of Thought）方法。
- 实验和基准测试包括从视频生成的对抗性问题，基于VQA和标题的内容。
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