AI 幻觉
解释大模型为何会生成看似可信却无法由证据支持的内容,并追踪事实核查、检索增强、人工复核与高风险场景中的防错方法。
解释大模型为何会生成看似可信却无法由证据支持的内容,并追踪事实核查、检索增强、人工复核与高风险场景中的防错方法。
AI查快递单号总说查不到,先别急着认定包裹丢了。多数查不到不是丢件,而是单号、承运方或查询时机三处之一对不上。按下面的顺序排查一遍,五分钟内基本能定位问题,查不到也有下一步可走。 第一步:先核对这两处 先把单号原样复制,不要手打:字母 O 和数字 0、字母 I 和数字 1 最容易混,空格和横线也可能...
AI 讲题给的答案不能直接抄:答案对了,过程错了,考试照样扣分;答案错了,抄上去就是错题。正确用法是先让它写出步骤,再核对关键一步。 第一步:要求分步写出依据 不要只问“答案是多少”,要说“请分步写出解题过程,并说明每一步用了哪个公式或定理”。步骤一露出来,哪一步跳步、哪一步概念用错,立刻看得见。 ...
AI 推荐的餐厅一搜查无此店,先别直接跑过去:AI 会编店名、会把已关门的店当成还在营业,也会把分店信息张冠李戴。出门前花三分钟核对,能省下一趟白跑。 第一步:换平台搜店名加地址 在地图和点评平台上同时搜店名,最好加上街道或商场名。只在 AI 给的描述里打转是查不出来的;换个平台一搜,店名是编的还是...
奖励模型是给 AI 回答打分的裁判:它不直接回答问题,而是对模型给出的回答评出高低,告诉模型哪种回答更值得学。训练时,人类先对同一问题的多个回答排序,奖励模型把这种偏好学下来,之后就能自动给成千上万条回答打分,模型再朝着高分方向调整。 奖励模型靠什么打分 它主要学三样东西:回答有没有真正解决问题、表...
AI 越聊越偏题,先别推倒重来:在当前对话里把目标、已确认的结论、不能变的要求重新钉一遍,多数跑偏都能拉回来。跑偏通常不是模型突然变笨,而是聊得越久,早先的要求被后来的闲聊和改口冲淡了,它只能顺着最近几句的意思往下接。 为什么聊久了就容易偏 对话越长,模型要同时照顾的内容越多,而它对每句话的重视程度...
生成式AI从 2026 年 10 月 20 日起,在澳大利亚公平工作委员会(Fair Work Commission,下文简称委员会)的案件里不能再悄悄帮忙。用 ChatGPT、Claude、Copilot、Gemini 这类工具起草、改写或整理过申请书、陈述材料、证人陈述等任何要递交的文件,递交人...
AI 被指出错了还嘴硬,多数时候不是它“态度不好”,而是它根本没有一个能确认自己错了的开关:它只是在把当前对话续写成最像样的样子,你摆出的反驳在它眼里只是新的上下文。所以别在原对话里跟它争对错,越争它越可能现编新理由,正确的做法是跳出这段对话,换三种能落地的核对法。 先分清:它是嘴硬,还是被你带偏了...
AI 把日期答错,通常不是它不知道今天几号,而是三个原因混在一起:没联网时它按训练数据里的时间感回答,跨时区时它默认了别处的日期,碰到“三周后的周五是哪天”这类推算时它在心算而不是查日历。先分清错在哪一类,再对症处理,比换个模型管用。 先判断它错在哪一类 问一句“今天是几月几日、星期几”,如果连今天...