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标题: 清华大学:2025年DeepSeek与AI幻觉研讨报告 [打印本页]

作者: BacQ 时间: 前天 03:24
标题: 清华大学:2025年DeepSeek与AI幻觉研讨报告
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清华大学双聘教授新媒沈阳团队发布了一份题为《2025年DeepSeek与AI幻觉研讨报告》的深度研讨报告。该报告片面讨论了AI幻觉现象，特别是以DeepSeek为例，停止了多方面的深化研讨，为了解和应对AI幻觉提供了全新视角。
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报告地址：https://pan.quark.cn/s/03fa41bccc76

报告中首先定义了AI幻觉，即模型生成与理想不符、逻辑断裂或脱离上下文的内容。AI幻觉分为理想性幻觉和忠实性幻觉。例如，在回答糖尿病患者能否用蜂蜜代替糖的成绩时，AI能够会给出与理想相悖或偏离用户意图的答案，这就是典型的AI幻觉现象。在实践运用中，DeepSeek在引荐地点时出现错误信息，OpenAI的Whisper在医疗转录中也存在大量幻觉，对相关范畴产生了严重负面影响。

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报告深化分析了AI幻觉产生的缘由，次要包括数据偏向、泛化困境、知识固化和意图曲解。训练数据的错误或片面性、模型处理复杂场景的才能局限、对参数化记忆的过度依赖以及对用户模糊发问的“自在发挥”，都能够导致幻觉的出现。

为了评测AI幻觉，报告采用了随机生成提示语和抽取理想性幻觉测试题的方法，对DeepSeek等多个AI模型停止了评测。结果显示，不同大模型的幻觉率存在差异，如DeepSeekV3和DeepSeekR1在通用性和理想性测试中表现各异。同时，推理才能与幻觉率存在双向作用机制，推理加强能够降低或添加幻觉率，这取决于详细状况。

针对AI幻觉成绩，报告提出了多种应对方法。普通用户可采用联网搜索、双AI验证、提示词工程等方式应对。提示词工程包括知识边界限定和对抗性提示等多种策略。技术层面则可经过RAG框架、外部知识库、精细训练和评价工具等方案来减缓AI幻觉。

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