现有的大模型主要依赖固定的参数和数据来存储知识，一旦训练完成，修改和更新特定知识的代价极大，常常因知识谬误导致模型输出不准确或引发「幻觉」现象。因此，如何对大模型的知识记忆进行精确控制和编辑，成为当前研究的前沿热点。
国庆节过后，人工智能领域似乎多了几分冷色调。不知道是因为大语言模型（Large Language Model，LLM）的幻觉，还是因为寒露时节的到来。
近期微软的高层人员调动以及新工具的推出，可能暗示着其AI战略的转向。
在AI技术广泛应用的企业场景中，提高检索准确度和效率已成为关键挑战。特别是面对生成式AI中的“幻觉”问题，企业急需有效解决方案。
准确的统计数据、时效性强的信息，一直是大语言模型产生幻觉的重灾区。谷歌在近日推出了自己筹划已久的大型数据库Data Commons，以及在此基础上诞生的大模型DataGemma。
这个小假期，让我感觉很崩溃的是，一项新的研究彻底打破了我们的幻想：LLM的幻觉问题不仅难以解决，而且 从根本上来说是无法100%完全消除的。
大型语言模型（LLMs）虽然进展很快，很强大，但是它们仍然存在会产生幻觉、生成有害内容和不遵守人类指令等问题。一种流行的解决方案就是基于【自我纠正】，大概就是看自己输出的结果，自己反思一下有没有错，如果有错就自己改正。目前自己纠正还是比较关注于让大模型从错误中进行学习。
臣妾要告发郡长行贿，罪不容诛！
在把AI大模型能力接入微信后，发现很多朋友想要落地在类似客服的应用场景。但目前大模型存在幻觉，一不留神就胡乱回答，这在严肃的商用场景下是不可接受的。
开源大模型王座突然易主，居然来自一家小创业团队，瞬间引爆业界。新模型名为Reflection 70B，使用一种全新训练技术，让AI学会在推理过程中纠正自己的错误和幻觉。
