本研究提出了一种事实级校准框架，旨在解决大型语言模型在复杂问题回答中的信心校准不足问题。通过相关性加权提高输出准确性，并开发了ConFix方法，实验证明有效减少模型幻觉。

事实级信心校准与自我修正
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