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本文提出了用于大语言模型幻觉检测的自动层选择方法，并引入了固有维度首个有效峰值（FEPoID），这是一种无需训练的标准，能够一致地识别出最优中间层，优于现有启发式方法。
本文引入表示差距（Representation Gap），一个具有更好渐近动态的神经网络泛化误差度量。通过几何视角和最优量化理论，作者证明该度量由任务的内在维度主导，并在合成和真实数据集上进行了实证验证。