DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！换句话讲，我们遇到的那些“一本正经地胡说八道”的情况，其实就是 AI 幻觉。

　　数据偏差：训练数据中的错误或片面性被模型放大（如医学领域过时论文导致错误结论）

　　泛化困境：模型难以处理训练集外的复杂场景（如南极冰层融化对非洲农业的影响预测）

　　知识固化：模型过度依赖参数化记忆，缺乏动态更新能力（如 2023 年后的事件完全虚构）

　　意图误解：用户提问模糊时，模型易“自由发挥”（如“介绍深度学习”可能偏离实际需求）

　　比如，我们可以通过虚构事件的方式，来测试一下各大 LLM 的事实性幻觉情况。

　　首先是开启联网搜索功能，让 AI 对齐一下信息的颗粒度，“胡说八道”的几率自然也就少了。

　　在编写提示词的时候，我们也可以提前做好知识边界的限定，降低 LLM 虚构的可能性。

　　此外，我们还可以使用多款 AI 模型，对生成的结果进行交叉验证，让 DeepSeek 和千问自己“卷”起来。

　　在现阶段，AI 幻觉仍然是无法杜绝的问题，我们在使用大语言模型辅助我们的工作时，也不能把他们当做“万能神药”，而是要有自己的判断。

　　当然，我们还需要逐步建立方法论，经过合理的验证过程，才能让 AI 幻觉的“想象力”为我们所用。

　　怎么样，看到这里，是不是对“AI 幻觉”这个近期热门的词汇，有了一些基础的了解？

　　即可获取清华大学原版秘籍，点此或扫描 / 长按下方二维码皆可进入公众号，关注后发消息即可。

　　广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，IT之家所有文章均包含本声明。