AI模型中的幻觉并非固有缺陷，而是训练方法优先考虑流畅性而非事实准确性的结果。一种新观点认为，该问题源于模型的部署方式，而非其底层的语言能力。提出的解决方案包括改变模型架构以更好地符合准确性目标。 AI
影响 这一观点表明，当前缓解AI幻觉的方法可能被误导，可能需要架构上的转变来提高准确性。
排序理由 该集群讨论了一篇关于AI幻觉性质的观点文章，而非新的模型发布或研究发现。
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Hallucination Is a Property of Deployment, Not of Language Models Hallucination is not a defect. It is the predictable output of a training regime built to reward fluency over accuracy. The fix is not a better model. It is a different architecture. https:// thetricontinental.org/…