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目录
1. 什么是AI幻觉
2. DeepSeek为什么会产生幻觉
3. AI幻觉评测
4. 如何减缓AI幻觉
5. AI幻觉的创造力价值
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主要内容
聚焦于 AI 幻觉，以 DeepSeek 为主要研究对象，全面探讨 AI 幻觉的定义、成因、评测方法、应对策略及其创造力价值。
AI 幻觉的定义：AI 幻觉指模型生成与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的内容，分为事实性幻觉和忠实性幻觉。前者与现实事实相悖，后者与用户指令或上下文不一致。
DeepSeek 产生幻觉的原因：包括数据偏差，训练数据的错误或片面性被放大；泛化困境，难以处理训练集外复杂场景；知识固化，过度依赖参数化记忆且更新能力不足；意图误解，用户提问模糊时模型易偏离需求。
AI 幻觉评测：通过随机生成通用提示语和抽取事实性幻觉测试题，对 DeepSeekV3、DeepSeekR1 等多个大模型进行人工判断标注和交叉验证。结果显示，不同模型幻觉率有所差异，且推理能力与幻觉率存在双向作用机制。
减缓 AI 幻觉的方法：普通用户可采用联网搜索、双 AI 验证、提示词工程等方式。提示词工程又包括知识边界限定和对抗性提示。此外，还有 RAG 框架、外部知识库、精细训练、评估工具等技术方案，总结出三角验证法等应对策略。
AI 幻觉的创造力价值：在科学发现、文艺与设计、娱乐与游戏、技术创新等领域，AI 幻觉能带来新的思路和突破，推动创新发展 。
