OmniHallu：面向多模态大语言模型跨模态理解与生成的统一幻觉检测

英文标题：OmniHallu: Unified Hallucination Detection for Cross-Modal Comprehension and Generation in Multimodal Large Language Models

OmniHallu 提出了一种面向多模态大语言模型（MLLM）的统一幻觉检测方法，覆盖跨模态理解与生成场景。论文指出，尽管 MLLM 已在多种任务中取得显著进展，但其生成结果仍可能与输入语义矛盾或造成错误表述，即出现幻觉问题。现有研究通常针对特定类型的幻觉分别处理，而该工作旨在提供更统一的检测框架。这类能力有望帮助开发者更系统地评估和提升多模态 AI 应用的可靠性与事实一致性。

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