मैं स्ट्रीम के बीच में हेलुसिनेशन को कैसे पकड़ूं, इससे पहले कि मेरा एजेंट उस पर कार्य करे?
अवसर
आज हेलुसिनेशन डिटेक्शन तथ्य के बाद होती है। मॉडल पूरा रिस्पॉन्स आउटपुट करता है, एक अलग जज मॉडल उसे स्कोर करता है, और एक इंसान या डाउनस्ट्रीम चेक तय करता है कि क्या करना है। टूल कॉल्स, वेब सर्च या कोड एग्जीक्यूशन वाले एजेंटिक पाइपलाइन में, किसी भी जांच के होने से पहले एजेंट किसी काल्पनिक इकाई या गलत-आरोपित तथ्य पर कार्य कर चुका होता है। जनवरी 2026 का एक पेपर जो लंबी चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग में स्ट्रीमिंग हेलुसिनेशन डिटेक्शन पर केंद्रित है, दिखाता है कि आंतरिक प्रतिनिधित्वों का उपयोग करके मिड-जनरेशन फैब्रिकेशन का पता लगाना संभव है, लेकिन यह तकनीक रिसर्च ग्रेड है और हिडन स्टेट्स तक पहुंच की आवश्यकता है जो किसी भी पब्लिक API से उपलब्ध नहीं है। इस अंतर को भरने के लिए एक स्ट्रीमिंग, API-कंपेटिबल हेलुसिनेशन सेंसर की जरूरत है जो एजेंट के किसी अपरिवर्तनीय कार्रवाई करने से पहले जनरेशन को फ्लैग कर सके।
यह क्यों मायने रखता है
एजेंटिक सेटिंग्स में, टूल कॉल के बाद हेलुसिनेशन का पता लगाना बहुत देर हो जाती है, और कीमत गलत जवाब नहीं बल्कि गलत कार्रवाई होती है।
मैं अवसर को कैसे आंकता हूं
Opportunity Score मेरा अपना आकलन है, कोई माप नहीं: यह कितना तकलीफदेह है, कितनी बार परेशान करता है, और आज इसे हल करने के लिए कितना कम मौजूद है। जितना ज़्यादा स्कोर, उतना ज़्यादा मुझे लगता है कि इसे बनाना सार्थक है।
जब यह सामने आता है तो कितनी तकलीफ देता है।
लोग वास्तव में कितनी बार इससे टकराते हैं।
आज इसके लिए कितने कम अच्छे टूल मौजूद हैं।
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