**基于快速变化检测的幻觉起始识别：延迟下界与学习型CUSUM**

_Quickest Detection of Hallucination Onset: Delay Bounds and Learned CUSUM Statistics_

> 本文提出将幻觉检测视为快速变化检测问题，利用一阶马尔可夫模型推导出洛登延迟下界约1.3个令牌（误报率0.01）。设计因果递归标注器作为学习型CUSUM，在相同误报率下检测延迟为11-13个令牌，显著优于线性基线的31个令牌。信息论分析表明，学习到的评分函数仅实现了特征发散度的1/4.5，这也是剩余延迟的主要来源。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-06-15 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2606.12476)