Investigadores del MIT introdujeron una métrica de incertidumbre total que compara las salidas de un modelo a través de un conjunto de LLM de distintos desarrolladores, detectando con mayor precisión predicciones excesivamente confiadas y alucinaciones que los métodos de self-consistency existentes.