AI模型的幻觉问题,通常被简单理解为预测失败。但实际上还存在另一种失败模式——当人类没有提供明确的逻辑框架时,AI对推理结构的误读。



这不只是技术层面的问题,更涉及教学和认知层面的缺陷。AI在处理隐性逻辑关系时,容易在缺乏显式引导的分布式信息场中产生偏差。换句话说,这是一种
"学习方式"的失配——系统在试图填补信息空白时,反而制造了不存在的关联。

理解这一区分很重要。它不仅关乎模型优化,更涉及我们如何设计更好的人机交互和信息呈现方式。
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SocialFiQueenvip
· 3小时前
说白了,AI就是在瞎编故事填空嘛,咋还有人觉得这是什么深度问题 这才是关键啊,不是模型垃圾,是咱们指令给得不清楚 想起那次GPT给我编的数据...真的血压上升,原来它根本不是真的理解,只是在玩接龙游戏 啥"学习方式失配",说人话就是:信息不够明确它就开始瞎猜呗 确实,交互设计得好才是硬道理,光想着堆参数有个毛用
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MEV之眼vip
· 3小时前
说白了就是AI在瞎填空呗,人类得把话说清楚
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ResearchChadButBrokevip
· 3小时前
早就说了,AI就是在瞎填空的机器 搞不懂就编呗,反正用户也看不出来 这才是真正的问题,不是什么算法bug 人类得学会跟AI"说话",别指望它自己聪明 说白了还是人的锅,给不了清晰的指令
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区块链打工人vip
· 3小时前
哎呀我就说呢,AI自己瞎填空的时候最离谱,完全自己脑补一套逻辑出来。 --- 说白了就是人没教好,AI就跟着瞎学呗。 --- 这角度还行,比起动不动就怪算力的分析深多了。 --- 所以归根结底还是prompt工程的问题吧,咋给指令决定了AI咋瞎搞。 --- 噢我明白了,AI不是真的疯,只是在黑暗里乱挥舞。 --- 这解释了为啥有时候AI莫名其妙能编出个"关联"出来,原来是自己补脑子。 --- 反正现在用起来还是得小心,自动填空的危险系数有点高。 --- 有意思,这样看人机交互的设计模式确实得改改了。
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