woodpecker插件编写 目录 woodpecker介绍woodpecker使用插件编写 安装环境 woodpecker-sdkwoodpecker-request 创建Maven项目 Confluence OGNL表达式注入漏洞插件编写 创建Package包和Class类编写POC 漏洞POC代码编写导出jar包将jar包放入woodpecker的plugin目录运行woodpecker

Abstract 幻觉是笼罩在快速发展的多模态大语言模型（MLLM）上的一个大阴影，指的是生成的文本与图像内容不一致的现象。为了减轻幻觉，现有的研究主要采用指令调整的方式，需要用特定的数据重新训练模型。在本文中，我们开辟了一条不同的道路，引入了一种名为 Woodpecker 的免训练方法。就像啄木鸟治愈树木一样，它从生成的文本中挑选并纠正幻觉。具体来说，啄木鸟由五个阶段组成：关键概念提取、问题制

幻觉降低30%！首个多模态大模型幻觉修正工作Woodpecker 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2310.16045.pdf 项目地址: https://github.com/BradyFU/Woodpecker 视觉幻觉是常见于多模态大语言模型(Multimodal Large Language Models, MLLMs)的一个典型问题，它指的是"模型输出的