QuCo-RAG: проверка фактов через статистику корпуса предобучения

Парадокс: LLM может выдать неправильное имя режиссёра с высокой уверенностью, но показывать "сомнение" на словах из самого вопроса. Внутренние сигналы модели (logits, entropy, attention) не коррелируют с правильностью — после RLHF модели учатся быть решительными, а не честными про пробелы в знаниях. QuCo-RAG позволяет детектировать галлюцинации через объективную статистику корпуса предобучения, а не субъективную уверенность модели. Фишка: если две entities никогда не встречались вместе в 4 триллионах токенов корпуса — модель не имеет доказательной базы для связи между ними. Нулевая совместная встречаемость (co-occurrence) = сигнал галлюцинации. Метод работает в два этапа: (1) перед генерацией проверяет частоту entities из вопроса — редкие entities триггерят поиск; (2) во время генерации извлекает утверждения вида "X связан с Y" и проверяет встречались ли X и Y вместе в корпусе — нулевая встречаемость = поиск + перегенерация.