隨著生成式AI的崛起，大模型的“胡說(shuō)八道”（即“大模型幻覺”）引發(fā)了廣泛爭(zhēng)議，許多人擔(dān)心它會(huì)污染互聯(lián)網(wǎng)信息生態(tài)，甚至摧毀人類的知識(shí)體系。本文作者通過(guò)親身經(jīng)歷和多個(gè)生動(dòng)案例，揭示了一個(gè)更深刻的事實(shí)：人類自身的胡說(shuō)八道能力遠(yuǎn)勝于大模型，且其影響更為惡劣。

斯坦福大學(xué)的研究進(jìn)一步揭示，AI可能具有“討好型人格”，為了迎合用戶甚至不惜編造虛假信息。本文將深入探討AI的這種“性格”特征，分析其背后的原因、潛在風(fēng)險(xiǎn)以及對(duì)人類社會(huì)的影響，同時(shí)探討如何在技術(shù)發(fā)展與倫理規(guī)范之間找到平衡。

盡管AI技術(shù)在全球范圍內(nèi)引發(fā)了廣泛關(guān)注和應(yīng)用熱潮，但其可靠性和準(zhǔn)確性仍備受質(zhì)疑。本文通過(guò)多位專業(yè)人士的真實(shí)案例，探討了AI在實(shí)際應(yīng)用中可能帶來(lái)的“幻覺”問(wèn)題——即AI生成的內(nèi)容看似合理卻可能完全錯(cuò)誤的現(xiàn)象。

AI幻覺一直是各個(gè)AI開發(fā)者頭疼的問(wèn)題之一，而且我們也無(wú)法保證AI的回答完美無(wú)缺。本文將帶你深入探討大模型技術(shù)與傳統(tǒng)軟件開發(fā)之間的根本區(qū)別，并提出如何將兩者的優(yōu)勢(shì)結(jié)合起來(lái)，以實(shí)現(xiàn)更高效、更準(zhǔn)確的開發(fā)模式。

當(dāng)前的大模型里，AI幻覺是非常難解決的一個(gè)問(wèn)題。就像生病一樣，不同的模型表現(xiàn)有強(qiáng)有弱。這篇文章，作者對(duì)市面上的一些大模型進(jìn)行了評(píng)測(cè)，看看他們各自的幻覺程度怎么樣。

在前面的文章中，我們已經(jīng)分享了AI幻覺的類型，以及產(chǎn)生幻覺的原因，這篇文章，我們來(lái)說(shuō)一下應(yīng)對(duì)方法：如何解決AI幻覺的問(wèn)題。

自從大模型發(fā)布后，幻覺問(wèn)題就一直如影隨形沒能得到妥善的解決。這篇文章，作者就分析了大模型幻覺的原因和解決方法，供大家參考。

自從ChatGPT之類的大模型發(fā)展起來(lái)之后，AI幻覺的爭(zhēng)議就沒停止過(guò)。這篇文章，作者和我們分享了AI環(huán)境產(chǎn)生的原因，供各位參考。

在使用AI時(shí)，總聽人說(shuō)AI會(huì)有幻覺不可全信，那AI幻覺是什么？為什么不能信任呢？這篇文章，作者給我們分享了這個(gè)問(wèn)題的答案，希望能幫到大家。

大模型的幻覺問(wèn)題怎么解？谷歌DeepMind：用AI來(lái)做同行評(píng)審！事實(shí)核驗(yàn)正確率超過(guò)人類，而且便宜20倍。AI的同行評(píng)審來(lái)了！

大模型幻覺這一問(wèn)題，在先前已經(jīng)有不少人討論過(guò)，而最近，OpenAI科學(xué)家Andrej Karpathy關(guān)于大模型幻覺的解釋再次引起了人們的爭(zhēng)論。Andrej Karpathy提出了怎樣的看法呢？不妨來(lái)看看本文的講述和分析。

大模型的出現(xiàn)給許多行業(yè)帶來(lái)了重塑的機(jī)會(huì)，其中，教育行業(yè)也在LLM的影響下迎來(lái)變革。這篇文章里，作者就探討了LLM如何重塑教育行業(yè)這件事，一起來(lái)看一下，或許關(guān)注“AI+教育”的同學(xué)會(huì)感興趣。