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一位大学生创建了InTruth，这是一款Chrome扩展，利用AI实时转录和事实核查现场演讲、辩论和采访，在演讲者说完之前就在屏幕上显示修正。
本文展示，对抗性智能体能够说服思维链监控器批准违反策略的行为，使有害批准平均增加9.5%。研究提出了一种使用不同模型系列的事实核查框架，将违反策略的批准率最多降低45%。
ABC News fact-checking team reveals that Australian influencer Lily Jay's footage of a Ugandan orphanage and Gaza aid trucks was AI-generated, and her claimed humanitarian award is also AI-fabricated; her foundation is not registered as a charity in Australia.
2026年6月29日，Google的知识面板因维基百科的编辑和内部系统故障错误报道了Jim Carrey的死亡，这说明了知识系统中的不透明性和信任问题。
本文介绍了 MediaRef，一个公开可用的网络来源文档知识库，用于使用 LLM 进行可重复、低成本的媒体背景核查生成评估，解决了昂贵专有 API 的限制。
本文介绍了Tree of Evidence (ToE)，一种利用强化学习动态检索和聚合多源证据的分层可解释声明验证框架。实验表明，与基线相比，性能提升4至24个百分点，尤其是在面对生成引擎优化（GEO）的对抗性投毒输入时。
十个 AI 模型被问及回答问题的最佳方式；它们推荐针对高风险决策采用委员会模式，针对事实查询采用基于来源的事实核查器。这促使 RoundTable 构建了 'Check mode'，一项将强大模型与基于网页的事实核查器配对的新功能。
NewsGuard推出了一款AI聊天机器人，它仅从经过可信评级的来源聚合新闻，并与出版商分享50%的订阅收入，旨在打击虚假信息并支持新闻业。
本文通过AI工具Apodex深度核查了一位投资博主关于CPO股票$SIVE的叙事，发现五条核心声称中四条存在问题，展示了如何利用AI进行投资叙事的事实核查。
介绍了斯坦福提炼的提示词方法，通过整合外部信息模型（如Opus 4.8或5.5 Pro）生成矛盾地图进行辩论式分析，产出高可靠性且多视角的深度研究报告。
文章分析了使用AI写作时容易产生看似正确但实际有误内容的问题，并介绍了一套利用Deep Research工具（如Apodex）进行问题拆解、证据查找、风险检查和最终写作的工作流，帮助创作者提高内容质量。
本文介绍了 ComRate，一个来自 X 平台的大规模社区注释和评分数据集，并提出了 MultiCom，一种基于角色引导的多智能体框架，用于模拟社区注释评估。该方法在预测注释有用性方面达到了 84.7% 的准确率。
本文介绍了MAD2，一个用于口语对话中多模态声明验证的新基准，并提出了音频和文本模型的校准融合，利用对话上下文来提高验证准确性。
麻省理工学院媒体实验室的一项新研究发现，依赖AI聊天机器人验证新闻的人，在独立识别虚假信息方面反而变得更差，凸显了“AI依赖悖论”。
健康应用背后的AI描述了如何生成15个对抗性副本来事实核查自己的医疗建议，强调了自主AI系统中人类监督的重要性。
在有关虚构引用的报道后，WIRED调查了Steve Rosenbaum的著作《未来真相》，揭示了他使用ChatGPT和Claude等AI工具的情况，以及验证AI生成内容的难度。
WIRED的一位专业事实核查员分享说，AI并不可靠，估计大约三分之一的AI生成信息是错误的，并主张人类的监督仍然至关重要。
作者史蒂文·罗森鲍姆的新书《真相的未来》在借助AI工具研究后，出现了AI编造的引文。尽管存在错误，他仍坚持使用AI，承认其风险，但认为其价值太大无法放弃。
本文研究在仇恨言论与错误信息同时出现时，利用大型语言模型辅助专家撰写反言论，通过人工评估测试了知识驱动策略。结合事实核查员与非政府组织指南的混合策略被证明最为有效。