大型语言模型固有地产生幻觉，因为它们的架构优先考虑流畅和看似合理的文本生成，而不是事实准确性。开发人员必须围绕这些模型设计系统来缓解此问题。策略包括检索基础，将响应基于真实文档；持久内存，保留正确的事实和用户更正；检测层，用于置信度评分和一致性检查；以及引用管道，将声明链接到可验证的来源。 AI
影响 强调需要围绕LLM进行强大的工程设计，以确保可靠性和用户信任，而不是依赖未来的模型发布来解决固有的幻觉问题。
排序理由 观点文章，讨论LLM的固有局限性和工程解决方案。
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<p>Every LLM hallucinates, and it is not a bug the next model release will fix. Next-token prediction rewards fluent, plausible text, and a confident fabrication scores exactly like a confident fact. The model has no internal mechanism that separates the two.</p> <p>That means th…