如何实时检测LLM幻觉？Sibainu引擎几何审计层2026技术解析
AIAI Summary (BLUF)
Sibainu引擎v6.1-Gamma作为轻量级几何审计层，通过分析隐藏状态轨迹失真，实时检测并抑制Transformer大语言模型的幻觉。在RTX 3050等消费级硬件上，仅以1%计算开销即可实现88%的检测精度。
TL;DR 摘要
一个在 RTX 3050 上实现 1% 开销的几何审计器，能以 88% 的精确度检测出 54% 的幻觉。
本项目展示了一个轻量级的审计层，旨在通过观察推理过程中隐藏状态的几何波动，实时检测并抑制基于 Transformer 的大语言模型中的幻觉（错误输出）。
1. 几何检测概述
该引擎通过统计方式评估模型内部向量空间中的“轨迹失真”，而非进行语义内容分析。
几何分析
几何分析：测量“锚点漂移”——即每个生成词元的隐藏状态如何偏离由提示定义的“语义锚点”。
实时干预
实时干预：一旦漂移分数超过预设阈值，立即触发对生成过程的抑制或控制。
低计算成本
Low Computational Cost:
低计算成本：
每个词元仅增加 $O(d)$ 的向量距离计算。这确保了对推理吞吐量的影响最小，即使在 RTX 3050 (4GB) 等本地环境中也是如此。
已在消费级硬件（RTX 3050 4GB）上测试。审计无需 H100。
2. 公开资源
为确保验证透明度，提供了以下资源：
如何使用演示代码
此代码设计用于在 Python 3.x 环境中运行。
`python evaluate.py`
3. 性能评估（内部基准）
这些指标由完整的 4 轴引擎实现。此处提供的 Lite 版本（1 轴）用于基本逻辑验证。
验证过程
评估指标
| 指标 (Metric) | 数值 (Value) | 技术特性 (Technical Characteristics) |
|---|---|---|
| ROC-AUC | 0.8995 | 确认了几何波动与幻觉之间存在强相关性。 (Confirmed strong correlation between geometric fluctuations and hallucinations.) |
| 精确率 (Precision) | 88.52% | 高精确率。保守设计以最小化误报。 (High precision. Conservative design minimizing false positives.) |
| 召回率 (Recall) | 53.89% | 捕获了大约一半的幻觉案例。 (Captures approx. half of the cases.) |
| 误停率 (FSR) | 7.01% | 错误停止率。最小化对有效响应的中断。 (False Stop Rate. Minimizes interruption of valid responses.) |
正常生成（蓝色）密集地聚集在漂移分数 0 附近。相比之下，幻觉（红色）明显向更高值偏移，通常高于 1.0。
为确保视觉清晰度并聚焦于主要数据分布，通过裁剪前 1% 的极端异常值（例如，高达 1200 的分数）优化了 x 轴。
这种分离表明，SIB-ENGINE 捕获的几何漂移是潜在空间结构崩溃（在其表现为文本幻觉之前）的一个统计学显著指标。
4. 验证案例研究
根据引擎协议，在以下案例中成功中和了逻辑偏差。详情请参阅演示视频。
5. 实现特性
6. 路线图
7. 许可 / 联系
(C) 2026 sibainu.
保留所有权利（专有）
(C) 2026 sibainu。
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