OmniConfess：通过 token confession 缓解全模态模型幻觉

OmniConfess 是一种免训练方法，通过固定候选回答并在通道级证据干预下按 token 重打分，缓解 OmniLLMs 的全模态幻觉。作者构建了 OmniHalluBench，含来自六个数据集的 3,540 个样例，覆盖文本、图像、音频和视频，以及判断与自由生成任务。代码和 benchmark 已公开可用。