Técnicas de prueba para detectar y cuantificar alucinaciones en modelos de lenguaje y sistemas generativos, es decir, salidas plausibles pero fácticamente incorrectas, inventadas o no respaldadas por los datos de entrenamiento o el contexto proporcionado. Incluye metodologías para evaluar la precisión factual, el grounding, la fiabilidad de las citas y la tendencia del modelo a generar información falsa con alta confianza.