第五个清华秘籍发布！玩得开心 DeepSeek 首先通过这一关(附全集资源共享)

距离上次分享才过去三天，在第一时间，我们获得了清华大学沈阳队的新团队。 DeepSeek 攻略，快来和大家分享吧。

不知家人是否在使用 DeepSeek 等待大语言模型时，有没有遇到过？"一本正经的废话"的情况？

这次的第五本新宝典，讨论的是 AI 幻觉问题。

而且我们是一般用户，如何应对 AI 幻觉，甚至使用 AI 幻觉，看完这篇文章，你就会得到答案。

对了，这次和大家分享一下。 PDF 下载，是原汁原味哦，网络上有太多的内置广告版本的卖课者魔改。

一、什么叫 AI 幻觉

AI 幻觉，指的其实是模型生成内容与事实不符，逻辑断裂或脱离上下文，其本质是统计概率驱动的“合理猜测”。

换言之，我们所遇到的那些“一本正经地胡说八道”的情况，其实就是 AI 幻觉。

它主要分为两类：

事实幻觉：模型产生的内容与现实世界中可以验证的事实不一致

忠实幻觉：模型产生的内容与用户的指令或前后文章不一致

二、 为何会产生幻觉

对于 AI 为何产生幻觉，无非是以下几个原因：

数据误差：训练数据中的错误或片面被模型放大(例如，医学领域的过时论文导致的错误结论)

泛化困境：训练集之外的复杂场景(如预测南极冰融化对非洲农业的影响)难以处理)

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

意图误会：当顾客提问模糊时，模型很容易“自由发挥”(例如“介绍深度学习”可能会偏移实际需求)

举例来说，我们可以通过虚构事件来测试各大事件。 LLM 事实幻觉状态。

三、怎样缓解 AI 幻觉

作为一个不了解相关技术细节的普通用户，我们应该如何缓解？ AI 幻觉的影响是什么？

第一，打开网络搜索功能，让 AI 对数据的粒度进行对齐。，“胡说八道”的几率自然也就少了。

我们还可以在编写提示词时，提前做好知识边界的限制工作，减少 LLM 虚构的概率。

另外，我们还可以使用多种类型。 AI 模型，交叉验证产生的结果，让 DeepSeek 与千问自己“卷起来”。

在现阶段，AI 幻觉仍然是一个不可避免的问题，当我们使用大语言模型来帮助我们工作时，我们也不能把它们当作“万能神药”，但要有自己的判断。

四、AI 幻觉的创造性价值

如果我们需要确定性的结果，AI 幻觉是一件坏事。

但是，对于需求"创造力"这个行业，幻觉反而可能是我们所需要的。

自然，我们也需要逐步完善方法论，经过合理的验证过程，才能使方法论得到改进。 AI 幻觉的“想象”被我们所利用。

怎样，看到这里，对吗？" AI 幻觉"最近流行的这个词，有一些基本的了解？

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