Streaming Hallucination Detection in Long Chain-of-Thought Reasoning

📄 arXiv: 2601.02170v1 📥 PDF

作者: Haolang Lu, Minghui Pan, Ripeng Li, Guoshun Nan, Jialin Zhuang, Zijie Zhao, Zhongxiang Sun, Kun Wang, Yang Liu

分类: cs.AI

发布日期: 2026-01-05

💡 一句话要点

提出流式幻觉检测方法，用于长链式思考推理中实时识别和解释幻觉。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长链式思考 幻觉检测 流式推理 大型语言模型 可解释性

📋 核心要点

  1. 长链式思考推理易产生幻觉，且幻觉会在推理过程中传播，现有方法难以有效检测。
  2. 将幻觉视为一种演变的潜在状态，通过累积前缀级别的幻觉信号来跟踪推理状态的全局演变。
  3. 实现了长CoT推理中的流式幻觉检测，能够提供实时且可解释的幻觉证据。

📝 摘要（中文）

长链式思考（CoT）推理提升了大型语言模型的性能，但同时也带来了幻觉问题，这些幻觉通常以微妙的方式出现并在推理步骤中传播。本文认为，长CoT推理中的幻觉应被理解为一种演变的潜在状态，而非一次性的错误事件。因此，我们将步骤级别的幻觉判断视为局部观察，并引入累积的前缀级别幻觉信号，以跟踪整个轨迹上推理状态的全局演变。总而言之，我们的方法实现了长CoT推理中的流式幻觉检测，提供了实时、可解释的证据。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决长链式思考（CoT）推理中幻觉难以检测和解释的问题。现有方法通常将幻觉视为孤立事件，忽略了其在推理过程中的演变和传播特性，导致检测效果不佳，且缺乏对幻觉产生原因的解释。

核心思路：论文的核心思路是将长CoT推理中的幻觉理解为一种随推理步骤演变的潜在状态。通过跟踪推理过程中每一步的幻觉信号，并将其累积到前缀级别，从而捕捉幻觉的演变过程。这种方法能够更全面地评估推理状态的全局一致性，并提供更丰富的上下文信息，有助于幻觉的检测和解释。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 对长CoT推理的每个步骤进行幻觉判断，得到步骤级别的幻觉信号；2) 将步骤级别的幻觉信号累积到前缀级别，形成累积的前缀级别幻觉信号；3) 利用累积的幻觉信号进行流式幻觉检测，即在每个推理步骤后，根据当前的累积信号判断是否存在幻觉；4) 提供可解释的证据，例如，通过分析累积信号的变化趋势，推断幻觉产生的原因和传播路径。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将幻觉视为一种演变的潜在状态，并引入累积的前缀级别幻觉信号来跟踪其演变过程。与现有方法将幻觉视为孤立事件不同，该方法能够更全面地评估推理状态的全局一致性，并提供更丰富的上下文信息，有助于幻觉的检测和解释。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 如何定义和计算步骤级别的幻觉信号，例如，可以使用预训练的语言模型或外部知识库来判断每个步骤的合理性；2) 如何将步骤级别的幻觉信号累积到前缀级别，例如，可以使用加权平均或递归神经网络等方法；3) 如何利用累积的幻觉信号进行流式幻觉检测，例如，可以设置阈值或使用分类器来判断是否存在幻觉；4) 如何提供可解释的证据，例如，可以通过分析累积信号的变化趋势，推断幻觉产生的原因和传播路径。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文的主要亮点在于提出了流式幻觉检测方法，能够实时识别和解释长链式思考推理中的幻觉。具体的性能数据和对比基线未知，但该方法为解决长CoT推理中的幻觉问题提供了一种新的思路和方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要长链式思考推理的场景，例如问答系统、对话系统、代码生成等。通过实时检测和解释幻觉，可以提高系统的可靠性和安全性，避免产生错误或误导性的结果。此外，该方法还可以用于评估和改进大型语言模型的推理能力，促进人工智能技术的发展。

📄 摘要（原文）

Long chain-of-thought (CoT) reasoning improves the performance of large language models, yet hallucinations in such settings often emerge subtly and propagate across reasoning steps. We suggest that hallucination in long CoT reasoning is better understood as an evolving latent state rather than a one-off erroneous event. Accordingly, we treat step-level hallucination judgments as local observations and introduce a cumulative prefix-level hallucination signal that tracks the global evolution of the reasoning state over the entire trajectory. Overall, our approach enables streaming hallucination detection in long CoT reasoning, providing real-time, interpretable evidence.