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你是否在使用多模态大语言模型（MLLM）时遇到过生成内容与输入图像不符的问题？比如模型明明看到的是"猫"，却描述成"狗"？这种被称为"幻觉（Hallucination）"的现象严重影响了MLLM在医疗诊断、自动驾驶等关键领域的应用。本文将对比当前最先进的两种幻觉评估技术——AMBER和FIHA，帮助你理解它们的原理差异及适用场景，读完后你将能够：- 掌握MLLM幻觉评估的核心指标- 区分AMB

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