从先决条件到预测：通过受控诱导验证几何幻觉分类法
计算与语言
2026-03-03 v1
摘要
我们测试几何幻觉分类法——将错误归类为中心漂移 (Type~1)、错误-良好收敛 (Type~2) 或覆盖缺口 (Type~3)——能否通过受控诱导来区分幻觉类型。我们使用包含 /组的提示作为推论单位，对每个实验进行20次不同生成随机种子的重复，以量化结果稳定性。在静态嵌入中，Type~3 范数分离稳健（在18/20次运行中显著，使用Holm校正后14/20次，中位数 ）。在情境隐藏状态中，Type~3 范数效应方向稳定（19/20次运行中），但在 时缺乏统计功效（仅在4/20次运行中显著，中位数 ）。Type~1 和 Type~2 在两种空间中均不分离（ 次运行）。标记级测试通过伪复制使显著性提高4--16倍——该发现在所有20次运行中均得到复制。结果表明，覆盖缺口幻觉是最具几何可辨识性的错误模式，由范数而非方向携带，而确认Type~1/2在1.24亿参数下确实不分离。
引用
@article{arxiv.2603.00307,
title = {From Prerequisites to Predictions: Validating a Geometric Hallucination Taxonomy Through Controlled Induction},
author = {Matic Korun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.00307},
year = {2026}
}
备注
9 pages, 2 figures, appendices (reproducibility, sample generation, additional figures)