随着大语言模型在企业知识问答、智能客服、代码生成、内容审核、决策辅助等场景中的广泛应用，其生成内容的可靠性和事实准确性已成为制约落地的关键问题。
在实际业务中，模型一旦产生幻觉或事实错误，可能直接带来合规风险、业务损失或用户信任下降。
现有工程方案主要存在两类问题：
事前约束类方案（如提示工程、静态规则）：难以覆盖复杂生成过程，模型一旦偏离仍无法及时纠正；
事后校验类方案（如外部检索验证、多模型投票）：计算与时延成本高，难以满足实时生成和高并发需求。
因此，行业迫切需要一种在生成过程中即可发现问题、并能低成本及时修正的机制，以提升大模型在真实业务场景中的稳定性与可信度。
为解决上述问题，我们提出 Dynamic Self-Verify Decoding（DSVD），一种面向实际部署的实时自校验生成框架，在不引入高昂外部验证成本的前提下显著提升模型输出质量。
DSVD 主要提供以下核心功能：
实时生成质量自检
在模型解码过程中，引入并行的自验证机制，对当前生成内容进行持续评估
能够及时识别潜在的幻觉、逻辑不一致或事实偏差，而非等到完整输出后再处理
动态错误定位与回滚修复
一旦检测到异常生成，系统不会整体重生成文本
通过动态回滚机制，精确回退到问题发生的关键位置，仅对局部内容进行修正，大幅降低额外计算开销
高效、低侵入的可靠性增强
不依赖外部检索系统或人工规则库
可直接集成到现有解码流程中，兼顾生成质量、推理效率与工程可落地性
在项目实现层面，DSVD 以解码阶段增强为核心设计思想，通过并行结构将“生成”和“验证”解耦但协同执行，从而实现实时反馈与快速纠错。
具体实现上：
系统在解码过程中同步运行生成路径与自验证路径；
自验证模块持续评估当前输出的可靠性信号；
当检测到异常时，触发动态回滚，仅对受影响的生成片段进行重新解码；
整体流程对模型结构和训练方式无强依赖，具备良好的通用性。
在多个标准基准任务上的实验结果表明：
DSVD 能显著降低模型幻觉和事实错误的发生率；
相比传统事后验证方法，整体推理开销更低、响应更快；
在保持原有生成能力的同时，明显提升了输出的稳定性与可信度。
该方案验证了**“生成中自验证 + 动态纠错”**在真实工程环境中的可行性，为大模型在高可靠性要求行业中的应用提供了一种可落地的新范式。
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