AI幻觉 | 人人都是产品经理

AI,个人随笔

医疗AI的“诚实”之路：如何驯服那些一本正经胡说八道的“幻觉”？

AI在医疗领域的应用潜力巨大，但幻觉问题如同一把双刃剑。从MYCIN专家系统的‘逻辑洁癖’到现代AI的‘概率预测’，医疗AI的进化史也是一部与幻觉斗争的‘捉鬼记’。本文将深入剖析AI幻觉的三大流派，揭示其背后的技术根源，并提供RAG、PAL、Agentic Graph RAG等前沿解决方案，助你设计出更可靠的医疗AI产品。

壮年女子AIGC版

Agent AI幻觉 RAG

AI

幻觉并不是错误：LLM 的概率宇宙，试图消灭幻觉才是AI商业落地的真问题

AI幻觉并非技术缺陷，而是生成式模型的核心特征。本文从概率、温度参数到向量空间的底层逻辑，揭示了为何企业不该追求完全消除AI幻觉，而应学会驾驭这种'硅基创造力'。你将获得重新定义AI项目目标、建立可控幻觉管道的方法论，理解为何商业场景中某些‘错误’比‘正确’更具价值。

Mio的AI商业观察

AI幻觉 LLM 企业AI

AI

与「机器幻觉」共生：AI 产品落地中的预期管理与边界设计

AI大模型在实际应用中频繁遭遇「期望值崩塌」，业务部门从技术崇拜到技术虚无主义的转变背后，是对大模型底层逻辑的深刻误读。本文从产品底层架构出发，剖析顶尖模型为何会「一本正经地胡说八道」，并提出如何通过分级治理的产品防御网来驾驭AI的「创造性背叛」。

靠谱瓦叔

AI幻觉 RAG 人机协作

AI,个人随笔

为什么大模型离不开 RAG？从“会胡说”到“有依据地回答”

大模型看似无所不知，却常常陷入‘自信地胡说八道’的怪圈。RAG技术通过检索增强生成机制，为AI装上了查证事实的‘刹车系统’，将天马行空的臆测转变为有据可依的专业应答。本文将深度剖析这项让AI从‘侃侃而谈’进化到‘引经据典’的关键技术，揭示其在解决幻觉问题、更新专业知识和构建可信对话中的不可替代性。

青蓝色的海

AI幻觉 RAG 大模型

AI大模型在提供高效工作辅助的同时，也带来了‘幻觉’问题——生成不准确或虚构信息。其本质源于模型的概率性生成机制，而非程序错误。通过理解五大根源（训练数据噪声、过度泛化、指令跟随偏差、累积误差和模型局限），可以从五个层面提出系统化解决方案：优化模型架构与训练、控制推理过程、增强后处理与验证、设计人机协同界面、建立系统保障流程。最终目标是构建一个由生成模型、检索系统、验证器等组成的生态系统，实现创造力与可靠性的平衡。

伍德安思壮

AI幻觉大模型技术原理

AI,个人随笔

关于AI幻觉，或许你想知道的，都在OpenAI这篇关于模型幻觉的论文里

AI 一本正经“胡说八道”怎么办？OpenAI 罕见把“幻觉”拆给你看：为什么大模型 80% 正确率就能骗过人类、哪些层在偷偷编故事、RLHF 到底能不能根治。这篇论文像一份“幻觉体检报告”——看完你会知道：幻觉不是 bug，而是统计天性；与其追求零幻觉，不如学会给模型戴“概率口罩”，让系统该自信时自信，该闭嘴时闭嘴。