该文介绍了对幻视进行细粒度建模和缓解的方法，提供了两个幻视方向的全面理解，并将其细分为内在和外在，分为三个严重程度，同时对幻视进行了六种类型的细致分类。作者还提供了包含 75,000 个样本和人工注释的数据集，并提出了 Hallucination Vulnerability Index（HVI）来量化和评估语言模型在产生幻视方面的脆弱性。该指数可以作为人工智能相关政策制定的标准工具。

该文介绍了对幻视进行分类和缓解的方法，提供了两个幻视方向的全面理解，细分为内在和外在，分为三个严重程度和六种类型的分类。此外，还提供了包含 75,000 个样本和人工注释的数据集，并提出了 Hallucination Vulnerability Index（HVI）来评估语言模型在产生幻视方面的脆弱性。