本文提出了自动细粒度幻觉检测任务和涵盖六种层次定义的幻觉类型的分类法。通过新的基准测试，发现ChatGPT和Llama 2-Chat的输出中有60%和75%的幻觉，其中大多数属于未被充分研究的类别。FAVA在细粒度幻觉检测方面优于ChatGPT，提高了语言模型生成文本的准确性。

本文提出了自动细粒度幻觉检测任务和综合分类法。通过新的基准测试，研究结果显示ChatGPT和Llama 2-Chat的输出中有60%和75%的幻觉。研究者训练了FAVA来检测和纠正细粒度幻觉，通过合成数据生成。FAVA在基准测试中明显优于ChatGPT，提高了语言模型生成文本的准确性。

本文介绍了自动细粒度幻觉检测任务和一个新的综合分类法。研究结果显示ChatGPT和Llama 2-Chat的输出中有60%和75%的幻觉，其中大多数属于未被充分研究的类别。为了解决这个问题，研究者训练了FAVA，一个通过合成数据生成来检测和纠正细粒度幻觉的检索增强的语言模型。在基准测试中，FAVA在细粒度幻觉检测方面明显优于ChatGPT，且提高了语言模型生成文本的准确性。

本文提出了自动细粒度幻觉检测任务和综合分类法。通过新的基准测试，研究结果显示ChatGPT和Llama 2-Chat的输出中有60%和75%的幻觉。研究者训练了FAVA来检测和纠正细粒度幻觉，FAVA在细粒度幻觉检测方面明显优于ChatGPT。FAVA的修改还提高了语言模型生成文本的准确性，导致了5-10%的FActScore改进。

本文提出了自动细粒度幻觉检测任务和综合分类法。研究结果显示ChatGPT和Llama 2-Chat的输出中有60%和75%的幻觉。研究者通过训练FAVA解决了这个问题，FAVA在细粒度幻觉检测方面明显优于ChatGPT，并改进了语言模型生成文本的准确性。

此前有方案可利用 Nginx 为 Fava 增加认证功能，但只能提供固定的一组账本。本文介绍让多个用户一起使用 Fava 服务器的方法，以及各账本在不同账号之间的共享方案。

Beancount 有一个非常 程序员 的功能：可以使用一种类似 SQL 的语法来查询数据(官方称作 BQL: Beancount Query Language)，这种方式非常灵活，当然上手并不那么友好。

自打挖财 APP 停止维护之后，我就开始跟着 使用 Beancount 管理家庭财务 也用起了 Beancount 来记账。之前一直也挺顺利，最近换了电脑，在迁移了所有数据之后突然发现 Beancount 配套的 Web 界面工具 Fava 打不开了，浏览器留给我了以下文字：

Fava 是一个 Beancount 的 Web 工具，当前并未提供用户认证的功能，所以并不适合部署在公网上。本文介绍使用 Nginx 为 Fava 增加用户认证功能，以便于在私有服务器上部署的方法。 安装 安装依赖 sudo apt install python3 python3-pip python3-dev build-essential sudo pip install...