Whitening Reveals Cluster Commitment as the Geometric Separator of Hallucination Types
تُثبت هذه الورقة أن تطبيق تبييض تحليل المكونات الرئيسية (PCA-whitening) على تضمينات نموذج GPT-2-small يكشف عن الالتزام العنقودي (cluster commitment) كفاصل هندسي يميز أنواع الهلوسة، وتحديداً من خلال حل مشكلة عدم التمييز السابقة بين فشلي "التقارب نحو البئر الخاطئ" (wrong-well convergence) و"فجوة التغطية" (coverage gap)، مع تحديد عدم القدرة على الفصل بين "انحراف المركز" (center-drift) و"التقارب نحو البئر الخاطئ" كقصور في قدرة النموذج وليس كأثر ناتج عن عملية القياس.