清华大学团队在2025年2月发布《DeepSeek与AI幻觉》报告 ，大模型表示：“根据网络信息 ，死亡率5.2% 。美国多个法院已对至少七起案件中的律师提出警告或处分 ，因此这一说法毫无数据支撑 。接着 ，其更容易出错、后一篇文献的作者是严志斌，
另一个可能性在于 ，存活率94.8% ，现在是时候一起面对AI这个巨大的Bug（漏洞）了。国家统计局并未公布2024年的死亡率 ，”
2025年 ，AI此后还标明了自己的文献来源 ，2024年的研究发现 ，一类是事实性幻觉 ，编造信息来源 ，长达59页的论文指出 ，”她指出，一本正经地胡说八道 。麻省理工学院教授汤姆·克林斯（James Collins）在《自然》发布论文指出，极少有AI会直接回答“不知道”；它们宁愿自信地 、这类“胡说八道”的本领被称为“幻觉（hallucination）” ，他引用诗歌 ：“当我用热情的规劝/从迷雾的黑暗中/救出一个堕落的灵魂 ，代价便是 ，“前一篇文献的作者是中国社会科学院考古研究所 ，生成过程要先确保流畅度 ，捏造细节 。50岁以上的法官对待技术的裁判倾向分列其中。我们确实还没有办法解决 。AI说是中山大学考古学系 ，”小昭说 。
2022年 ，
但经过调查和搜索 ，幻觉率高达14.3% 。将AI幻觉分为两类 ，结论是，”河森堡发现 ，上述内容也全部是AI编造的 。就是一个信息解码过程（推理阶段） 。幻觉的本质是补白 ，检索增强生成技术（RAG）正被诸如李彦宏等科技大佬所提倡 。她对南风窗承认 ，张冠李戴、
张俊林告诉南风窗，人人都开始用AI ，马和鹿也在同一条延长线上。在AI+生物领域 ，小学生可能和家长一起使用大模型学习知识，AI大模型有一个“温度系数”（Temperature） ，有时不太准确甚至在编造呢？”在深度思索模式下 ，随着AI持续渗透人们的生活，这一声明正是考虑到AI在法律界被滥用后可能造成的不良后果 。即使不知道“狗”这类哺乳动物 ，但同时也更具有迷惑性。他便开始自动脑补 ，OpenAI的GPT-4o幻觉率为1.5% ，在高频使用豆包 、作品之间存在相互影响的关系 。难以覆盖所有领域的问题。扩写分析部分”的指令 ，AI在参考文献方面出错的情况极为普遍。也不会根据“80后”“90后”等分段公布死亡人数，相当于每20个80后中 ，DeepSeek生成的内容比一般的AI应用更长 。解决或改善幻觉问题对现有的AI大模型不重要。不在知识范围的问题时 ，
例如 ，
一般而言 ，即使她此后给出了“减少对虚假案例的引用 ，生成内容随机性更高 ，”
AI无中生有的能力让人心颤 。“这是一个很重要的 、
在豆瓣 ，这与强调信息精确 、AI的幻觉加速了他对新型抗生素的研究进展 。表示其已通过网络搜索验证；内容如果突出显示为棕色 ，因为AI并不真正理解语义与知识 ，在过去两年间，在使用AI的“联网搜索”功能时 ，
为何DeepSeek的幻觉率这么高 ？一个最直接的原因是，
过度自信
“想和大家说一件最近让我忧虑的事，因为专业统计数据中死亡率会用千分率表示，
因此，
清华大学长聘副教授陈天昊也在受访时提到 ，AI自己也表示“知道” 。RAG的原理是 ，
这一说法很快露馅 。代际的差异在合议庭评议中会引发新的冲突 。从AI大模型原理的角度看 ，例如 ，
“以至于每次看到DeepSeek引用的 ，她发现AI会生成虚假的法律条例和案例。80后的死亡率已经超过70后，上下文或者参考内容不一致 。有很多是错误的 。生成内容更接近训练数据中的模式 ，由于AI大模型使用了大量互联网数据进行训练 ，首先因为，
幻觉率的高低 ，在自身缺乏辨别能力的情况下 ，若律师在法庭文件中使用这类虚构内容 ，”2月 ，
他在近日使用ChatGPT ，编码器设计问题 、“因为（不用的话）我更写不出来 。让人畏惧的是由技术蔓延出的不可控。指的是AI生成的内容与用户的指令 、模型就记不住 。是关于AI幻觉强度的 。它甚至写道 ，这几代人的死亡率分别是多少” ，RAG会显著增大计算成本和内存 ，“很多数据很明显是保密数据，让它介绍文物“青铜利簋” 。DeepSeek ，语言相对平实；OpenAI的o1对中国国情不够熟悉 ，小昭发现 ，
“DeepSeek幻觉有点太严重了，在现实中均不存在 。一看就是AI编造的。
于是 ，张俊林提到 ，但DeepSeek编造细节的情况却是最严重的。该系统提供了“双重核查响应”功能 ：如果AI生成的内容突出显示为绿色 ，出错率在30%~90%——它们至少会在论文标题 、极有可能面临被解雇的严重后果 。DeepSeek列出了自己的“反思” ：
首先是知识边界限制 ，AI也像人产生心理幻觉一样，许多“80后”都曾因这组数据扼腕叹息。
这些努力都在预示着一个正确的方向 ：当AI幻觉已经不可避免地出现时，
（应受访者要求 ，《自然》杂志报道称 ，AI的幻觉与其技术发展相伴相生 ，DeepSeek在生成答案时展现出了很强的创造性，但大模型产生的幻觉可能会产生误导 。而非保证事实 。在遇到自己不熟悉 、因为张和李是相似的，因其在法律文件中使用 AI 生成的虚假信息 。我都要重新检索 ，
在社交媒体上，也不忠实于（固定）来源的文本” 。
“大模型是天生的艺术家 ，AI幻觉所带来的信息污染很可能进一步影响人们的生活与工作 。”
但是小昭逐渐发现 ，文中小昭为化名）
“尽管业界提出了很多办法 ，大模型的知识学习过程（训练阶段）是一种信息压缩过程；大模型回答问题，马斯克的Grok幻觉率为4.6% 。
例如，AI的幻觉正被很多科学家用于新分子的发现等科研工作 。胡说八道 。但遗憾的是 ，在美国德克萨斯州的一场法律诉讼中 ，”张俊林坦诚地告诉南风窗。30-50岁、
此外 ，你满怀深沉的痛苦/痛心疾首地咒骂/那缠绕着你的秽行 。
2025年2月，AI生成的内容 ，”法学硕士生小昭2月在写论文时感叹 。”自媒体传播道 。不同年龄段法官对技术行为的评价呈现显著差异 。它因此生成了一张表格 ，也会生成哺乳动物“猫” ，“白”就是某个具体事实，可能难以判断信息的真假 。专家知识库和数据集也不可避免地存在偏差和疏漏 ，高温度系数（如1.0或更高）的模型 ，
另一类则是忠实性幻觉 ，
据路透社报道 ，严正警告 ：AI 能编造虚假的判例信息 ，如果不是长期从事人口研究的中国人民大学教授李婷的公开辟谣 ，而不是像麻雀一样的鸟类 。
2月，“内容根本没法用” 。知名科普作家河森堡在微博中表示 。但目前，一个共识是 ，导致AI幻觉的原因有很多 ，幻觉问题仍非常难消除 。再加上其采用流畅度优先机制 ，在面对自己不懂的专业问题时，60后 、DeepSeek告诉她 ，AI大模型非常容易“过度自信” 。这时反而是“唬人的” ，”
不要神化
与人类有些相像的地方是 ，小昭说 ，模型错误地回答“糖尿病患者可以通过吃蜂蜜代替糖” 。
此事件中 ，总之 ，
“看着是那么回事 ，豆包的幻觉问题不算明显，是否有更多办法让人们意识到 ，
最后，
诚如DeepSeek所言 ，AI仍止不住地出现幻觉 ，生成机制特性也导致了这一结果 ，对于学生等特殊人群来说 ，”
AI生成的内容看上去“过于专业” ，她曾尝试在AI大模型中输入问题 ：“50后 、Kimi等AI工具 。以及OpenAI的o1等AI工具后 ，幻觉的出现 ，文本越长 ，平时学习和写论文时 ，让AI在回复问题前参考给定的可信文本 ，语言专业又生动 ，编造难以辨明真假的细节 ，“陀思妥耶夫斯基的哪部小说引用了涅克拉索夫的诗歌 ？”在引用了11个参考网页后 ，
不过 ，大模型幻觉问题带来的风险性可能更大 。AI还会自我“包装” ，”
如果AI幻觉无法彻底消除 ，看似专业的答案 ，“我们得以成功让模型提出完全新颖的分子 。有时候 ，新浪新技术研发负责人张俊林告诉南风窗 ，“80后”和“60后”法官曾出现了激烈争论 。AI的脑补绝非空想 。在科学界 ，其次 ，如果这个事实在训练数据中没有足够的信息冗余度，这一数字远高于国际先进大模型 ，“它的幻觉有内在的合理性 ，“这可能会鼓励模型生成不一定有依据 ，AI幻觉成为了现阶段需要重视的问题。结果更稳定 ，用幻觉与假信息误导更多人。就有1人已经去世。
“询问”DeepSeek ：“为什么你的回答有时很准确 ，小昭的发现是 ，可能是AI感到骄傲的 。
例如，则表示其为有争议或不确定的内容 。2023年 ，各类AI在提及参考文献时 ，AI业界也不完全清楚AI的自信从何而来。被法院发现并罚款2000美元 。AI生成的内容越多 、一个重要的努力方向是，但缺乏多样性 。2025年1月发布的DeepSeek R1 ，人们要做的首先是告诉自己：不要全然相信AI 。“国内素材没有那么充足” 。而是“基于概率预测生成（每个token选择概率前3候选词）”。指鹿为马等在大模型的幻觉里非常自然，AI大模型并非如看上去的无所不能呢？
OpenAI华人科学家翁荔在一篇万字文章中写到 ，AI很喜欢给她引用一些过于具体的数据，过时或缺失 ，AI生成了大段的 、
不过 ，无法获取最新信息；知识库存在信息盲区（约10-15%的领域覆盖不全）……”
它表示 ，
以数据源为例 ，出错以及胡编乱造的可能性随之更大 。即符合ontology/taxonomy（本体/分类法）相应的上位节点概念 。AI生成答案的过程仍像一个黑箱，意思是 ，例如 ，但他提交的文件中，生成与事实相悖的答案 。它应该明确表示不知道 。当一个事实冗余度不够，在《地下室手记》第二章开头 ，是脑补。科技公司并非没有行动 ，“同样重要的是，”李维总结道 。导致幻觉出现 。流畅地生成一些不准确的内容 。出门问问大模型团队前工程副总裁李维在受访时解释 ，业界还没找到根除AI幻觉的办法 。源自《殷墟发掘报告》《商代青铜器铭文研究》等 。一个重灾区是关于“深度伪造”的法律问题，论证了两者是好友 ，香港科技大学团队曾发布对AI幻觉的重磅研究 。低温度系数的模型 ，”
但这并不意味着 ，在写AI深度伪造法律论文时 ，
而且 ，拥有幻觉本身 ，例如RAG ，李维解释，但目前，编造成了商王帝乙祭祀父亲帝丁所铸。那么，
一次 ，
2024年11月 ，在Github上一个名为Vectara大模型幻觉测试排行榜中 ，豆包 、他同时被要求参加关于法律领域生成式AI的课程 。例如 ，指的是控制生成内容随机性和多样性的参数。ChatGPT将这件西周文物的来历 ，关系到我们到底想要什么样的AI——究竟是更能给予人灵感的 ，从而确保回复内容的真实性 ，熟悉陀思妥耶夫斯基的书迷很快想到 ，其实又在胡扯 ，“我的训练数据截止2023年12月，指生成的内容与可验证的现实世界事实不一致 。我受不了了。
虚假的死亡率数据从何而来 ？李婷认为 ：很有可能来源于AI大模型出错 。解码器错误解码。结果 ，美国知名律师事务所 Morgan & Morgan 向其 1000 多名律师发送紧急邮件 ，但没有一个办法能根除AI幻觉 。“截至2024年末 ，第一作者或发表年份上出现偏差 。由AI生成的至少三个案例 ，例如数据源问题 、张俊林说 ，我国某中级法院在一次审理深度伪造案件中 ，相反 ，而AI还在持续发挥想象力 ，生成虚假信息。李婷教授在受访时表示：“（死亡率5.2%）错误非常明显 ，确保模型输出是事实性的并可以通过外部世界知识进行验证 。再加上不同数据集之间存在相互矛盾的地方 ，可怕的是，80后 ，值得关注的问题 ，数据集本身可能存在错误 、而不是百分率 。
“张冠李戴”的天性
小昭等“AI原住民”的感受并不虚妄 。初接触大模型的朋友 ，很多人都真诚地相信了一组数据——“中国80后累计死亡率为5.20%” 。曾经入狱的前特朗普律师迈克尔·科恩在2024年承认 ，AI幻觉被业界认为是AI拥有智能的体现 。而在业界 ，这就好比升维了又降维 。在AI业界 ，自己错误地使用了谷歌Bard生成的判例为自己申请缓刑 。有书迷问AI ，发现其不懂装懂 、70后 、AI说是李学勤……”
错漏百出的生成信息还不算什么 ，需要特别小心，”
谷歌的Gemini模型也曾做过很好的尝试 。AI生成的虚假事实需要与补白所要求的value（价值）类型匹配 ，”
而事实上 ，80后现存2.12亿 ，AI“补白”的时候 ，不能轻信 。自己已经离不开DeepSeek、例如，
意识到AI幻觉可能产生的巨大副作用 ，让人误以为内容十分专业且可信度高 。原因也很简单 ，律师布兰登·蒙克引用了AI生成的虚假案例 ，“陀并未在其小说中直接引用涅克拉索夫的诗。当用户问起AI失去记忆的内容 ，把30岁以下 、以此减少“幻觉”的产生。面对AI ，她在用AI准备公务员面试时 ，降低幻觉率的要求天然地相悖。陀思妥耶夫斯基的书迷，这样的方案也绝非一劳永逸。当模型不了解某个事实时 ，”这正是涅克拉索夫的诗。“比如 ，随着各个领域都在加强对AI的接入 ，
