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Fact-Level Confidence Calibration and Self-Correction

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内容提要

本研究提出了一种事实级校准框架，以提高大型语言模型在复杂问题回答中的输出准确性，并开发了信心引导的自我修正方法，实验证明该方法能有效减少模型幻觉。

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