□ 러시아 스베르방크, LLM 환각 위험 감소 모델 개발

 ㅇ 스베르방크 '실용 인공지능 센터' 연구원들은 AI 거대언어모델(LLM)에서 환각 위험을 획기적으로 줄이는 방법 개발

   - 연구원들은 환각 탐지와 관련하여 250개의 학습 데이터만으로 탐지 정확도를 약 30% 높이는 메타모델 개발

     * 350개의 데이터는 다른 솔루션에 비해 몇 배나 적은 양으로 평가

   - 이 연구 결과는 'SIGIR 2025' 컨퍼런스에서 "LLM에서 맥락 기반 질의응답 평가를 위한 데이터 효율적인 메타모델"이라는 논문으로 발표

https://lenta.ru/news/2025/08/26/uchenye-sbera-rasskazali-o-sposobe-borby-s-gallyutsinatsiyami-modeley-ai/