arXiv 2026年10月6日该工作识别并形式化定义了“幻觉逃逸”：现有工具幻觉缓解方法在其调优的工具配置上降低幻觉，却在其他配置上增加幻觉；作者发现模型存在内在工具使用倾向，与运行时配置冲突时幻觉急剧上升，而现有方法反而强化这些倾向；据此提出免训练推理时方法 EscapeGuard，通过冲突感知门控与配置导出的注意力增强，在六个基准与多种模型上将工具选择幻觉降低 9.0 个百分点，跨配置均值下降 23.7 个百分点，配对查询净提升 89.1%。该工作识别并形式化定义了“幻觉逃逸”：现有工具幻觉缓解方法在其调优的工具配置上降低幻觉，却在其他配置上增加幻觉；作者发现模型存在内在工具使用倾向，与运行时配置冲突时幻觉急剧上升，而现有方法反而强化这些倾向；据此提出免训练推理时方法 EscapeGuard，通过冲突感知门控与配置导出的注意力增强，在六个基准与多种模型上将工具选择幻觉降低 9.0 个百分点，跨配置均值下降 23.7 个百分点，配对查询净提升 89.1%。EscapeGuard 在六基准六模型上将工具选择幻觉降低 9.0 个百分点并抑制跨配置幻觉逃逸该工作识别并形式化定义了“幻觉逃逸”：现有工具幻觉缓解方法在其调优的工具配置上降低幻觉，却在其他配置上增加幻觉；作者发现模型存在内在工具使用倾向，与运行时配置冲突时幻觉急剧上升，而现有方法反而强化这些倾向；据此提出免训练推理时方法 EscapeGuard，通过冲突感知门控与配置导出的注意力增强，在六个基准与多种模型上将工具选择幻觉降低 9.0 个百分点，跨配置均值下降 23.7 个百分点，配对查询净提升 89.1%。该工作识别并形式化定义了“幻觉逃逸”：现有工具幻觉缓解方法在其调优的工具配置上降低幻觉，却在其他配置上增加幻觉；作者发现模型存在内在工具使用倾向，与运行时配置冲突时幻觉急剧上升，而现有方法反而强化这些倾向；据此提出免训练推理时方法 EscapeGuard，通过冲突感知门控与配置导出的注意力增强，在六个基准与多种模型上将工具选择幻觉降低 9.0 个百分点，跨配置均值下降 23.7 个百分点，配对查询净提升 89.1%。