简单的说明白什么是quotAI幻觉quot

原创 于 2025-12-01 09:51:35 发布 · 403 阅读 · 3 ·
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什么是AI幻觉

AI幻觉，简单的说就是AI工具在生产答案时，为了追求输出的 流畅、”合理“ ，并未按照事实或者真实世界的基本常识来进行回答。

我们可以理解AI其实是一个知识量储备极其庞大、头脑又非常聪明的”人“，但它长期与世隔绝的生活，导致它非常缺乏在真实世界生活的经验。虽然它的知识量储备非常大，但是所有的知识都是东拼西凑混合训练而来。

在回答问题时，为了实现逻辑上的自洽，部分细节无法得到有效验证时，就会出现”胡编乱造“，即AI幻觉。

AI为什么会产生幻觉

通过学习海量数据中的统计规律来回答被提的问题。AI模型不具备对世界的真正理解，也没有我们人类所拥有的常识。它不是从一个确定性的答案里来获取，所以幻觉其实是无法避免的。

而且AI模型的首要目标是让生成的内容读起来通顺、合理。为了追求这一目标，模型会“下意识地”填补那些它不确定的信息。

同时，数据训练也有时间限制，对于时间截止之后发生的世界，它是完全不知的，在事实发生变化后仍然基于过去信息生产的答案很有可能是错误的。

会产生幻觉还有一个重要的因素就是在与人类交互时，给它的提示是否清晰、完整和有效，如果问题本身就很模糊、存在歧义，或者包含了错误的前提，AI模型很可能会沿着这个错误的方向“编”下去。

怎么缓解幻觉的产生

这是一个目前比较重要的研究方向，就是如何让AI回答的更准确。当前除了不断改进模型算法和提高训练方法外，最主流的做法就是使用RAG。

RAG是目前最有效和应用最广的方法之一。它在模型回答问题前，先从外部的、可信的知识库（例如百科、确定性文档）中检索相关信息，然后让模型基于这些确定的信息来生成答案，大大提高了准确性和可追溯性。

🔥运维干货分享

LLM 幻觉一般是由于什么产生的，在模型什么部位产生
ZJQ的博客
07-23 239
LLM幻觉的产生涉及数据、模型结构和推理机制等多方面因素，主要发生在中间层和注意力层等特征整合和关联环节。解码策略中采样解码（top_k/top_p）相比贪心解码（do_sample=False）更容易导致幻觉，因其引入随机性可能放大模型错误。要减少幻觉，需要针对性优化模型各层的特征提取、关联整合和输出校准能力。
什么是幻觉
Ma040713的博客
12-02 864
大语言模型（LLM）的"幻觉"问题是指模型生成看似合理但实际错误的内容，可分为狭义幻觉（违背事实）和广义幻觉（违背事实或上下文）。产生原因包括概率生成机制、数据污染和模糊的知识边界。解决方法分为推理阶段（如RAG检索增强、思维链提示）和训练阶段（如数据清洗、强化学习）。目前最有效的缓解方案是结合外部知识库检索（RAG）、分步推理（CoT）和降低生成随机性。该问题仍是LLM应用落地的核心挑战之一。
什么是大模型的幻觉hallucination
qq_43391414的博客
06-09 1531
简单来说，就是AI说谎了它并不真正“理解”世界；它只是根据训练数据中的模式“预测”下一个最可能的词；当面对不确定的问题时，它倾向于“猜一个看起来合理”的答案，而不是说“我不知道”。类型描述什么是幻觉AI生成看似合理但不准确或虚假的内容为什么发生数据不足、缺乏真实感知、推理错误等如何减少更好提示、结合外部知识、优化训练数据等。
什么是LLM 幻觉
ZJQ的博客
10-22 314
大语言模型（LLM）的幻觉问题指其生成看似合理但实际与事实不符的内容。主要表现为虚构错误事实（如张冠李戴）、编造不存在信息（如假招生简章）或逻辑矛盾（如5岁上初中）。幻觉的核心是"内容失实"，而非单纯"是否符合用户意图"。用户导向正确但模型输出错误属典型幻觉，而按错误意图编造假信息则是叠加了意图问题的幻觉。解决幻觉对防止误导至关重要，需区分"事实准确性"与"意图符合性"这两个不同维度的问题。
一文讲清楚：什么是AI幻觉
qq_38886284的博客
02-14 1025
AI再聪明，也只是个“概率游戏玩家”。用它提效可以，盲目信任？达咩！
什么是大模型的“幻觉”？
金木AI
08-14 1047
大模型的“幻觉”（Hallucination）指的是生成式AI模型（如GPT、BERT等）在回答问题或生成文本时，产生了并不存在或不符合事实的内容。1、语言模型的训练方式: 大型语言模型是通过大量文本数据进行训练的，但它们并没有真正的“理解”能力。因此，它们可能会生成看似合理但实际错误的内容。3、未提及但推断的内容: 在缺乏明确数据的情况下，模型可能会生成它“推测”的内容，而这些推测往往是错误的。2、错误的信息连接: 模型可能会将不相关或错误的信息关联起来，形成一个表面上合理但实际上错误的回答。
大白话说大模型——什么是大模型的“幻觉”？为什么会出现“幻觉”问题？
2401_85343303的博客
05-20 1144
本章主要解释以下3个问题： 什么是大模型的“幻觉”？ 为什么会出现“幻觉”问题？ 解决大模型幻觉问题的关键是什么？ 主要串联以下名词：model hallucinations、 什么是大模型的“幻觉”？为什么会出现“幻觉”问题？
LLM 大模型幻觉是什么？
关于我的学习记录
01-23 1465
在语言模型的背景下，幻觉指的是：看似流畅自然的表述，实则不符合事实或者是错误的。
AI幻觉：为什么AI会胡说八道？
2301_80015667的博客
08-11 653
AI幻觉是指系统生成看似合理但实际虚假的信息，分为上下文型（与输入矛盾）和外源型（完全虚构）。主要源于训练数据缺陷、知识消化不良和概率生成机制。危害包括误导决策和传播错误。解决方案包括检索增强生成、自我验证等技术手段，以及用户通过精准提问和多方验证来应对。本质是AI缺乏真实认知能力，需平衡创造性与严谨性。用户应保持核实意识，像对待"聪明但会吹牛的朋友"一样审慎使用AI输出。
李彦宏说DeepSeek幻觉高，是真的吗？
HUANGXIN9898的博客
05-05 1201
李彦宏点名批评DeepSeek幻觉高。这回，他真的没错。但大模型的幻觉问题，又远非错与对那么简单。DeepSeek-R1作为今年年初的新晋国产开源大模型，以强大的推理能力和更懂国人的文笔，在苹果美区App免费下载排行榜上力压ChatGPT一头，甚至一度成为“AI”的代言词。然而，自从R1席卷全网后，关于它经常“胡说八道”的批评就不绝于耳，比如它实在太能编了，让人真真假假分不清。
NLP高频面试题（十三）——什么是大模型幻觉，如何解决大模型幻觉
WeLearnNLP
03-24 1095
大模型幻觉（Hallucination）是指大型语言模型在生成文本时，虽然看似流畅、合理，但实际内容却可能毫无根据甚至与事实相悖。这种现象俗称为“一本正经的胡说八道”，严重影响了模型生成内容的可信度。比如，在医疗咨询应用中，如果模型产生幻觉并生成错误诊断信息，可能危及患者生命安全。因此，了解并有效应对大模型幻觉变得非常必要。不过值得注意的是，幻觉并非完全有害，在某些需要创造力的情景下，如艺术创作或故事生成，适度的幻觉可能激发创新和想象力。
AI知识补全（十一）：AI模型幻觉（Hallucination）是什么？
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
03-31 768
本文深入解析AI模型幻觉现象，探讨其形成原因、潜在危害及检测方法，并提供实用策略帮助用户规避AI生成内容中的虚构信息，提高AI应用可靠性。
模型幻觉之内在幻觉和外在幻觉
JustinMars的博客
04-15 223
模型幻觉指的是大型语言模型（LLMs）生成的内容与客观事实不符或者缺乏合理逻辑依据的现象。这是当前大模型应用中面临的一个关键问题，会严重影响模型输出的可信度和实用性。例如在问答系统中，模型可能会给出不存在的事件细节或者错误的知识信息。内在幻觉是指模型在生成内容时，由于自身知识理解和推理的局限，产生与已知事实冲突或者在语义逻辑上不合理的表述，不涉及外部知识检索。这种幻觉源于模型内部的参数和训练方式，使得它在处理输入时无法准确地表达真实信息。外在幻觉通常与RAG（检索增强生成）系统相关。
大模型中幻觉（hallucination）是什么？
斯人若彩虹，遇上方知有！
09-10 631
什么是大模型幻觉？
基准测试使用BBO-PSO-GA附Matlab代码.rar
最新发布
12-09
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【无人机路径规划】基于冠豪猪优化算法的三维路径规划模型设计：多目标约束下安全高效飞行路径生成方法 项目介绍 Python实现基于冠豪猪优化算法（CPO）进行无人机三维路径规划（含模型描述及部分示例代码
12-09
内容概要：本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法（CPO）的无人机三维路径规划项目，利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制，系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径，并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例，包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识，从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员，尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障；②研究智能优化算法（如CPO）在路径规划中的实际部署与性能优化；③实现多目标（路径最短、能耗最低、安全性最高）耦合条件下的工程化路径求解；④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议：建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行，重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制，宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
使用python语言的京东平台抢购脚本
12-09
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12-09
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简单的MQTT客户端工具V2.0源码
12-09
代码随便写的，将就看看吧 基于pyqt5开发的，功能简单的mqtt客户端工具 原文https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45066336/article/details/122923967
什么是ai幻觉
03-12
<think>好的，我现在需要回答用户关于“AI幻觉”的定义及其原理的问题。首先，我得回忆一下AI幻觉的基本概念，确保自己理解正确。AI幻觉通常指的是生成式模型，如大型语言模型（LLMs），生成不准确、不合理或完全虚构的内容的现象。比如，模型可能会编造事实、提供错误的信息，或者逻辑上不连贯的答案。 接下来，用户要求定义和原理。定义部分需要简洁明确，说明什么是AI幻觉，并举个例子。原理部分需要深入解释为什么会出现这种现象，可能涉及模型训练、数据偏差、概率生成机制等方面。 然后，我需要查阅提供的引用材料，看看有没有相关内容可以支持回答。引用[3]提到了逻辑一致性和防止幻觉的方法，比如对比解码和反事实推理目标，这部分可以用于解释缓解AI幻觉的技术手段。引用[4]讨论了大模型的风险，虽然没有直接提到幻觉，但可以联系到技术发展初级阶段的不完善性，导致生成内容不可靠。 另外，引用[2]提到AI Agent通过目标驱动独立思考，而大模型依赖prompt，这可能和幻觉的产生有关，因为大模型在生成时过度依赖概率而非真实理解，导致虚构内容。需要将这些点整合到原理部分。 还要注意用户要求使用中文，数学公式用$...$，独立公式用$$...$$，但当前问题可能不涉及数学表达式，不过如果有概率相关的解释可能需要用LaTeX。例如，生成式模型基于概率分布$P(w_t | w_{1}, ..., w_{t-1})$选择下一个词，可能倾向于高概率但错误的词。 最后，生成相关问题，需参考示例中的结构，提出三到四个相关问题，如AI幻觉的影响、检测方法、与大模型的关系等。确保问题相关且有深度，帮助用户进一步探索。 总结步骤： 1. 定义AI幻觉，举例说明。 2. 解释原理，包括训练数据、概率生成、缺乏理解、知识边界。 3. 引用材料中提到的解决方案，如逻辑一致性措施。 4. 生成相关问题。 需要确保回答结构清晰，分点明确，引用正确来源，并在末尾添加引用标识。检查是否符合所有系统级指令，尤其是格式和引用部分。</think>### AI幻觉的定义 AI幻觉（AI Hallucination）指人工智能模型（尤其是生成式模型）输出与事实不符、逻辑混乱或缺乏现实依据的内容的现象。例如，大型语言模型可能编造虚假的历史事件，或生成包含错误科学公式的文本[^3]。 ### AI幻觉的原理 1. **概率驱动的生成机制** 生成式模型基于概率分布选择输出内容（例如，通过最大化$P(w_t | w_{1}, ..., w_{t-1})$选择下一个词），可能优先生成“看似合理”但实际错误的内容。 2. **训练数据局限性** 模型依赖训练数据的覆盖范围和准确性。若数据包含噪声、偏见或缺失领域知识，模型可能生成错误关联或虚构信息[^4]。 3. **缺乏真实理解能力** 模型通过统计模式而非认知逻辑生成内容，无法验证事实或推理因果链。例如，可能错误地推导“所有鸟类都会飞，因此企鹅会飞”。 4. **知识边界模糊性** 当输入超出模型知识范围时，模型倾向于“填补空白”而非承认未知，导致虚构内容。例如，回答未发生事件的细节时编造时间、地点。 --- ###
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