KnowHal：面向多模态大模型全面幻觉评估的知识驱动基准
评分
78首次将知识幻觉纳入统一多模态评估框架，填补现有基准的维度空白。
样本构建结合自动化与人工验证，实验规模覆盖14个模型，分析细致。
为MLLM开发者提供可直接使用的评测基准，有助于改进模型可靠性与鲁棒性。
针对当前多模态大模型可信度热点问题，知识幻觉评估需求迫切。
来自arXiv论文，方法流程透明，数据构建过程可追溯。
基础分 86.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 78
精选线 70已入选精选
精选理由
论文设计严谨、评测全面，针对真实痛点提出可复现的基准，贡献明确且实用。
AI 点评
「这篇论文值得关注，因为它把知识幻觉正式拉进了多模态评估的主赛道，不再让知识错误散落在各色小数据集里。对做MLLM评测或想提升模型可信度的团队来说，这1800个配对样本是个很好的起点；对普通研究者，负向问题设计也提醒我们，模型在假前提面前往往过于顺从。」
速览
幻觉是制约多模态大模型（MLLM）可信度的关键挑战。现有基准多聚焦实体、属性和关系幻觉，知识相关失败常被单独研究，缺乏统一评估框架。为此，KnowHal将知识幻觉显式纳入多模态幻觉评估，覆盖实体、属性、关系、知识四个维度，通过共享图像与实体构建正负配对问题，实现感知错误、知识错误和假前提接受的可控对比。基准包含10个领域50个类别共1800个样本，经半自动管道生成。评测14个代表性MLLM发现，知识维度几乎对所有模型最具挑战性，负向问题导致性能显著下降，反映模型对假前提鲁棒性不足。
- 提出KnowHal基准，首次将知识幻觉与实体、属性、关系幻觉统一到同一评估框架中。
- 采用共享图像和实体的正负配对问题设计，支持感知错误、知识错误与假前提接受的可控对比。
- 覆盖10个领域50个类别共1800个样本，结合LLM辅助、CLIP过滤与人工验证构建。
- 评测14个MLLM发现，知识维度是最大挑战，负向问题显著降低模型表现。
正文
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