你是否曾想过,AI 竟会看似严肃认真地给出毫无根据的言论呢?事实上,“AI 幻觉” 这种现象是真实存在的!它正悄然改写着商业与伦理的界限:一方面,它是推动金融科技不断更新迭代的强大助力;另一方面,又有成为信息污染策源地的潜在风险。当我们沉浸于 AI 所带来的降低成本、提升效率的便利时,又该以怎样的方式,与这个既有着高智能,又偶尔 “会说假话” 的数字伙伴和谐共处呢?别急,清华大学系列中的第五弹《DeepSeek 与 AI 幻觉》新鲜出炉啦!这篇文章全文总计 38 页,下面为你呈现其中的关键要点总结:
- 什么是AI幻觉1.1 学术定义:统计概率驱动的“合理猜测”
1.2 通俗解释:“一本正经地胡说八道”
1.3 类型划分
1.3.1 事实性幻觉:与可验证事实不一致
1.3.2 忠实性幻觉:与用户指令或上下文不一致 - DeepSeek为什么会产生幻觉2.1 数据偏差:训练数据错误或片面性被放大
2.2 泛化困境:难以处理复杂新场景
2.3 知识固化:依赖参数化记忆,缺乏动态更新
2.4 意图误解:用户提问模糊时“自由发挥” - AI幻觉评测3.1 通用性测试:模仿真实场景,人工标注验证
3.2 事实性测试:涵盖多领域,比对正确答案
3.2.1 常识错误案例
3.2.2 逻辑陷阱案例
3.2.3 虚构事件案例
3.3 评测结果对比:DeepSeekV3、R1、Qianwen2.5-Max、豆包 - 如何减缓AI幻觉4.1 技术方案
4.1.1 RAG框架:检索增强生成
4.1.2 外部知识库结合
4.1.3 精细训练与评估工具
4.2 用户应对策略
4.2.1 联网搜索验证
4.2.2 双AI交叉验证
4.2.3 提示词工程:时间锚定法、知识锚定法、对抗性提示 - AI幻觉的创造力价值5.1 科学发现:从“错误”到突破5.1.1 蛋白质设计案例(诺贝尔化学奖)5.2 文艺与设计:突破思维定式5.2.1 游戏角色与虚拟环境创新5.3 技术创新:缺陷转化为方法论5.3.1 自动驾驶极端天气识别优化
完整版高清38页PDF我放到网盘里了,大家需要可以自行下载
资料链接:https://tool.nineya.com/s/1ij30k101
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