清华大学《DeepSeek与AI幻觉》

原创 于 2025-03-13 11:37:49 发布 · 240 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能

【清华大学第五版】DeepSeek与AI幻觉

以下是精选摘要，共38页

 

 

 

 

 

 

 

【清华大学第五版】DeepSeek与AI幻觉下载： 

通过网盘分享的文件：DeepSeek与AI幻觉.pdf

链接: https://pan.baidu.com/s/1aBHcEbLBYugabD_2hs4qtw?pwd=1234 提取码: 1234

易水寒-水
关注
清华大学:2025 DeepSeek与AI幻觉 第五版【附下载链接】
托塔天王的博客
02-20 1753
清华大学:2025 DeepSeek与AI幻觉 第五版【附下载链接】
清华大学：DeepSeek与AI幻觉（31页PDF）
wxaiway的博客
02-21 1120
PDF深入探讨了AI幻觉的概念、原因、评测方法及其实用应用，特别是在金融领域的具体案例。首先介绍了AI幻觉的定义，主要包括数据偏差、泛化困境、知识固化和意图误解四种情况，以及这些因素导致AI产出不合理结果的原因。随后，通过音乐类比来解释AI为何会出现幻觉，以及音乐和文本幻觉的区别。进一步，文章详细讨论了DeepSeek这一大模型在金融行业的应用，包括其如何帮助银行识别小微企业违约的隐性因素并设计相应金融产品，以及国信证券如何利用DeepSeek进行风险管理。此外，文章还提出了评测AI幻觉的方法，并通过实例展
【清华大学教程第五弹】DeepSeek与AI幻觉
fengshi_fengshi的专栏
03-02 653
由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心和人工智能学院联合发布的《 DeepSeek 与 AI 幻觉》，深入探讨了AI幻觉的成因、影响及其潜在的创造力价值。AI 幻觉，简单来说，就是 AI 模型在生成内容时“一本正经地胡说八道”，但它不仅仅是技术的缺陷，更是激发创新的源泉。
清华大学DeepSeek最新研究报告《DeepSeek与AI幻觉》【附下载链接】
The丶Star
02-19 605
DeepSeek与AI幻觉》报告探讨了AI幻觉的成因、评测方法及其影响，并以DeepSeek模型为例，分析数据偏差、知识固化等问题如何导致幻觉现象。报告还提出缓解策略，如联网搜索、提示词优化，并探讨AI幻觉在科学创新和艺术创作中的潜在价值。链接：https://pan.baidu.com/s/1raMhR2LuD50Jz_fBcJZyZw?【超级会员V9】通过百度网盘分享的文件：DeepSeek与Ai幻觉…复制这段内容打开「百度网盘APP 即可获取」
清华大学第五弹：《DeepSeek与AI幻觉》
MCC_MCC_MCC的博客
02-22 1548
清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心、人工智能学院（新媒沈阳团队）：2025年2月。
清华大学第五版：DeepSeek与AI幻觉（附PDF下载）
weixin_50019283的博客
02-21 1076
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；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？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。
清华大学DeepSeek与AI幻觉
最新发布
04-13
清华大学DeepSeek与AI幻觉 在当今世界，人工智能技术的发展突飞猛进，应用领域覆盖了我们生活的方方面面。然而，随着技术的进步，人工智能所带来的幻觉现象也开始引起学术界和产业界的广泛关注。清华大学在这一研究...
5清华大学DeepSeek与AI幻觉.zip
03-11
从文件标题来看，“DeepSeek与AI幻觉”这一主题显得非常前卫和专业，它可能涉及到了人工智能领域中关于深度学习模型的探索和应用，尤其是在幻觉或错觉方面的研究。 幻觉在人工智能中通常指的是算法产生的错误识别或...
精选资源
清华大学最新学习教程《DeepSeek与AI幻觉》
02-19
内容概要：本文详细介绍了清华大学双聘教授张家铖关于DeepSeek及其AI幻觉的研究成果，涵盖了AI幻觉的概念与成因，如何评估和缓解幻觉的风险，以及幻觉的潜在创造性应用。具体而言，文中首先解释了什么是AI幻觉，探讨...
精选资源
2025清华：DeepSeek与AI幻觉.pdf
02-21
清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心及人工智能学院双聘教授张家铖团队对此进行了深入研究，他们探讨了AI幻觉产生的原因、评测方法、以及应对策略。研究指出，AI幻觉产生的原因主要涉及数据偏差、泛化困境、知识...
清华大学出品DeepSeek第五版：DeepSeek与AI幻觉（附下载链接）
永远保持随时离开的技术能力！
03-03 1167
DeepSeek与AI幻觉
别只会用别人的模型了，自学Ai大模型，顺序千万不要搞反了！刚入门的小白必备！
2301_81888214的博客
02-13 1032
别只会用别人的模型了，自学Ai大模型，顺序千万不要搞反了！刚入门的小白必备！
清华大学：DeepSeek与AI幻觉研究报告 2025
weixin_55366265的博客
02-20 431
该文档围绕 DeepSeek 与 AI 幻觉展开研究，核心内容涵盖 AI 幻觉的定义、产生原因、评测方法、应对策略、潜在风险以及创造力价值等方面。1. AI 幻觉的定义与类型指模型生成与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的内容，包括事实性幻觉（与现实世界事实不一致）和忠实性幻觉（与用户指令或上下文不一致），如在回答糖尿病患者能否用蜂蜜代替糖的问题时出现错误或偏题的情况。2. DeepSeek 产生幻觉...
AI短剧？清华大学DeepSeek手册 第Ⅴ册《DeepSeek与AI幻觉》
专注分享技术、实用优质教程、资源
02-21 1061
AI短剧？清华大学DeepSeek手册 第Ⅴ册《DeepSeek与AI幻觉》
清华大学第五弹《DeepSeek与AI幻觉》
艾思科蓝（AiScholar），探索“人工智能+科研学术”的深度结合，打造Al for Science的科研服务新范式，链接全球高校、科研院所及学术机构的高端学术资源，实现科研学术创新成果的输出、传播与转化。
02-24 400
《DeepSeek与AI幻觉》的研究不仅让我们对人工智能有了更全面的认识，也提醒我们在享受科技带来的便利时，要时刻保持清醒的头脑，确保科技的发展始终服务于人类的福祉。
清华大学《DeepSeek与AI幻觉》（无套路免费分享）
zdoeo的博客
02-21 1227
通过理解AI幻觉的成因，并采取有效的应对策略，用户可以最大限度地减少其带来的风险，同时利用其创造力价值。然而，AI生成的某些案例可能存在虚构成分，如“某头部银行”的具体名称和数据的真实性无法验证。例如，当被问及“为什么一向见钱眼开的小明仍然会被金钱蒙住双眼”时，DeepSeek生成了复杂的逻辑分析，但并未直接回答问题的核心。清华大学新闻与传播学院与人工智能学院联合推出的这篇教程《DeepSeek与AI幻觉》，系统性地讲解了AI幻觉的成因、评测方法及应对策略，旨在帮助用户更好地理解和使用AI工具。
DeepSeek与AI幻觉「清华大学」
YuKeeHgg的博客
02-20 1288
AI幻觉既是技术瓶颈，也是创新催化剂。在金融、医疗等高风险场景需严格防控（如案例中供应链金融的“账期保险”设计需多源数据验证），而在科学、艺术领域则可利用其突破性思维。未来的核心在于构建“可控的创造力”——通过技术优化与用户协作，让人工智能在理性与狂想的交界处持续进化。
【清华大学】DeepSeek从入门到精通系列教程 第五版：DeepSeek与AI幻觉 pdf文档下载
d3soft的专栏
02-23 914
定义与类型。
DeepSeek从入门到精通：揭秘 AI 提示语设计误区与 AI 幻觉（新手避坑指南）
笃行其道的博客
02-15 4045
新手易陷入多种提示词设计误区，如缺乏迭代，期待一次性完美；过度指令或模糊指令，导致输出不符期望；假设偏见，使信息片面；幻觉生成，输出虚假信息；忽视伦理边界，生成不当内容。应对策略包括采用增量方法、平衡细节、中立语言、明确不确定性、合法合规等。此外，还有创新设计策略，如逆向思维、给 AI 自由发挥空间。AI 幻觉指模型生成虚假信息，有数据误用、语境误解等五类，具备相应七 “特”，且 AI 还存在可解释性、数据偏见等其他局限，需多方面优化，以更好利用 AI 技术。
清华大学 DeepSeek AI幻觉
02-24
### 清华大学 DeepSeek 项目 AI 幻觉研究概述 AI幻觉是指人工智能系统在处理数据过程中产生的错误感知或结论，这些结论并非基于实际输入的数据而是源于模型内部的偏差。这种现象不仅影响了系统的可靠性，还可能引发一系列社会和技术挑战[^3]。 #### 研究背景与意义 随着深度学习技术的发展，越来越多的应用场景依赖复杂的神经网络来完成任务。然而，在某些情况下，即使面对相同的训练集，不同结构的模型也可能表现出截然不同的行为模式——即所谓的“AI幻觉”。为了深入理解这一问题并探索解决方案，《DeepSeek与AI幻觉》一书通过大量实证分析揭示了当前主流算法中存在的潜在缺陷及其背后的原因[^1]。 #### 主要发现 研究表明，导致AI幻觉的因素主要包括但不限于以下几个方面： - **数据分布偏移**：当测试样本偏离原始训练集中所见的情况时，容易触发异常响应； - **过拟合现象**：过度优化特定类型的特征可能导致泛化能力下降； - **对抗攻击敏感度增加**：微小扰动即可使预测结果发生巨大变化； - **解释性不足**：难以追踪具体决策路径使得诊断变得复杂困难[^2]。 针对上述问题，《DeepSeek与AI幻觉》提出了多项创新性的改进措施，旨在提高现有框架的安全性和鲁棒性的同时增强其透明度和可解释性。 #### 实验验证与应用案例 书中记录了一系列精心设计的实验用来评估各种策略的有效性，并展示了如何利用先进的工具和技术手段有效缓解甚至消除由AI幻觉引起的风险。例如，在图像识别领域内引入注意力机制可以显著降低误报率；而在自然语言处理方向，则尝试采用多模态融合方法改善语义解析精度等问题上取得了积极进展[^4]。 ```python import tensorflow as tf from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese') def predict(text): inputs = tokenizer.encode_plus( text, add_special_tokens=True, max_length=512, padding='max_length', truncation=True, return_attention_mask=True, return_tensors="tf" ) outputs = model(inputs["input_ids"], attention_mask=inputs['attention_mask']) logits = outputs.logits prediction = tf.argmax(logits, axis=-1).numpy()[0] return "Positive" if prediction == 1 else "Negative" text_example = "这是一个正面的例子" print(predict(text_example)) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值