大语言模型（LLM）“幻觉”本质：数学上的必然LLM的核心是条件概率机器，它根据输入和训练数据，选择最可能的下一个词： LLM(x) = argmax P(y|x) 这个公式里，没有“事实正确性”项，只有“概率最大化”。当输入信息不足或模糊，模型只能用统计学填补空白，而非真实世界的确切事实，这就必然导致“幻觉”——生成与现实不符的内容。这是数学上的必然，而非偶发错误。这和人类认知中的误解、迷信、阴谋论其实有相似之处：都是在不完整信息下的推测与偏见。所谓“常识”不过是符合我们个人确认偏差的思维方式。当然，幻觉的“概率”可以被模型设计、训练策略、超参数（如温度、Top-K/Top-P）调节和降低。更重要的是，解决方案不在于“修正模型权重”，而在于构建更复杂的系统架构——比如检索增强生成（RAG）、事实验证、工具调用等，让模型在“统计预测”与“可靠知识”之间划清界限。这意味着： - LLM本身无法保证“绝对真实”，这是其概率本质决定的。 - 但系统层面可以通过架构设计大幅降低幻觉风险。 - 未来AI发展更像是给模型装上“认知监管”和“反馈机制”，让语言生成更贴近事实。“不要把LLM当作事实数据库，而是把它当作推理引擎。我们不让它‘记住地图’，而是让它‘开好车’。”原文：x.com/atulit_gaur/status/1992675311264362695—— 这不仅是技术细节，也是理解AI局限与未来的关键视角。幻觉不是“AI出错”，而是概率论下的必然现象，真正的进步在于如何设计系统让概率推测与真实世界更好地结合。
