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大模型产生幻觉，全怪人类 PUA 。。。吗？游戏介绍

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大模型产生幻觉，全怪人类 PUA 。。。吗？下载方式:

①通过浏览器下载

打开“大模型产生幻觉，全怪人类 PUA 。。。吗？”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【baike.blog.m.gwdxa.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“大模型产生幻觉，全怪人类 PUA 。。。吗？”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

大模型产生幻觉，全怪人类 PUA 。。。吗？安装步骤:

🦛🤽🏇第一步：🏀访问大模型产生幻觉，全怪人类 PUA 。。。吗？官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://baike.blog.m.gwdxa.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🏌️🚴🐌第二步：💐选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择大模型产生幻觉，全怪人类 PUA 。。。吗？。

🐋🛺🦁第三步：🐼 下载大模型产生幻觉，全怪人类 PUA 。。。吗？软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

⛳🐳🏐第四步：💐检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保大模型产生幻觉，全怪人类 PUA 。。。吗？软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用大模型产生幻觉，全怪人类 PUA 。。。吗？软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动大模型产生幻觉，全怪人类 PUA 。。。吗？软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：大模型产生幻觉，全怪人类 PUA 。。。吗？软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

大模型产生幻觉，全怪人类 PUA 。。。吗？使用讲解

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🍃第三步：点击【开始转换】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

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2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入大模型产生幻觉，全怪人类 PUA 。。。吗？，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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> 厂商新闻《大模型产生幻觉，全怪人类 PUA 。。。吗？》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-09-12 21:23

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众所周知，AI 的能力有多强，那它开始胡扯的时候就有多烦。

它既会一本正经的编造着从没见过的事情。




也会在最简单的比大小问题上栽跟头。




从两年前惊艳问世的 ChatGPT、到如今默默落地的 DeepSeek V3.1，没有一个大模型，能逃过幻觉这个坎。

为什么大模型离不开幻觉？

这个问题本身，在互联网上也成了未解之谜，不过上周 OpenAI 的一篇论文里，倒是提出来一个蛮有趣的观点。




“造成 AI 幻觉的根本原因，可能是来自于人类训练 AI 的过程”




简而言之，不是 AI 不行，而是我们训练它的方式不对，都怪我们 CPU 它。

为啥要把这锅甩给人类？

要回答这个问题，就得从内外两个层面来理解大模型。

一方面，大模型训练的机制就决定了，它们天生就容易产生幻觉，这就是AI幻觉的“内忧”

在训练模型的时候，模型要从海量的文本里，学到能够预测出下一个单词的能力。




因此， 只要一句话看起来像是个人话，那么模型就会开始学习它的结构，

但模型有时候只顾着学结构了，这句话的内容到底对不对，它可分辨不了。

而当我们对模型提问的时候，模型也会优先想着，把这句话给回答个完整，但问题是，不是所有的提问，都会有个明确的答案。

举个例子，咱们如果拿出火锅的照片来让大模型判断这是什么动物，那么模型就会开始分析火锅的特征，发现它的毛是金色的，又很长很大只，同时可能又有 92.5%的概率是只狗。




而模型在过去的学习过程中，是能够从不同的图片中，学些到狗子的长相特征的。于是把这些特征给连接起来一判断，就会发现它有很大的概率是一只金毛。

但是如果咱们换个问题，问它火锅是哪年哪月出生的，那大模型就直接懵逼了啊，这个问题，模型肯定没学过，光是看图像，谁也没法知道这只狗的生日是啥时候。




如果此时模型还在硬着头皮回答，随便编了个答案抛出来，那就变成了我们常说的幻觉问题了。

产生幻觉，可以说是大模型的天性，或者换个角度来说，大模型的本质就是词语接龙，只不过答对了的题目会被我们认为是正确，答错了的题目被我们称之为幻觉。




同时另一方面，我们现在训练大模型，给模型打分评估的方式，也是的让模型的幻觉问题变得更加严重的“外患”。

还是刚才那个问生日的问题，咱们把训练的过程简化一下：

假设模型回答对了一个问题，加一分，回答错了问题则不加分。

那么当我们问它火锅的生日的时候，如果模型直接选择摆烂，说不知道，那么它一辈子都只是个零蛋。


但是如果它开始瞎猜，随便说个日期出来，那么可能会有三百六十五分之一的概率给它蒙对了。

一边是绝对失败，一边是几百分之一的概率答对。

只要模型选择了瞎猜，那么它最后的平均得分，就永远都比放弃做答要来的高一些。

所以，为了能让自己在人类定制的排行榜里刷到更高的分，越来越多的大模型也失去了说：“我不知道” 的权利，对于追求分数的模型来说，瞎猜成了唯一的理性选择，而诚实则是一种最愚蠢的策略。

OpenAI 的研究人员还观察了一下目前主流的各类大模型排行榜。




结果发现大家都是通过这种“只分对错”的方式，来测试大模型的能力。

本意是用来衡量模型能力的考题，反而变成了促使大模型幻觉的“外患”。

为了验证这种“应试思维”到底有多大影响，OpenAI 就拿自己旗下的俩模型做了个对比，结果它就发现，在刷题的时候，老模型 o4-mini 的正确率，甚至还要比新模型 GPT-5 要高了 2 个百分点。

不过代价呢，是有四分之三的问题全都答错了，只有 1% 的题目，o4-mini会干净利落的承认大模型是有极限的。




而 GPT-5 在这方面则是善变的多，遇到自己不会的问题，会直接了当的承认自己不知道。

这也是 OpenAI 对 GPT-5 最认可的地方，虽然它刷榜考试，面对应试教育的能力变差了，但是它学会认错了呀。

在论文的最后，OpenAI 还搬出来了几个有趣的观点：

他们认为对大模型来说，幻觉没有办法消除，只能想办法来避免。

因为不管模型大小，搜索信息和推理文本的能力有多高，这个世界上一定是有问题是没有答案的。




而面对这些没有答案的问题，模型要学会从应试教育中跳出来，勇敢的回答说我不知道。




同时比起大模型来说，小模型反而更容易意识到自身的局限性。

因为很多知识小模型可能根本没学过，所以人家反而会干脆利落的承认我不会，但是大模型因为啥都学会了一点，所以面对一些题目的时候可能就会很自信的 A 上去了 。

结果没学透，反而把问题给答错，好事做成了坏事，就变成了幻觉。




最后，作为指导模型的人类，我们也要重新去设计评估模型能力的方式，重新设计训练模型的体系，来降低模型瞎猜的概率。




看起来是挺有道理的，不过 —— 话又要说回来了。


一个没有幻觉的大模型，真的是我们需要的吗？

换个角度来说，如果两年前，大模型对自己不能确定的一切问题，都在会回答：“对不起，我不知道”，那么这种疯狂道歉，用户体验稀烂的 AI，或许根本不会火起来。

实际上，这两年也有越来越多的研究发现，模型的创造力和幻觉，其实是一个相辅相成的两面。

一个不会出现幻觉的模型，或许也会同步失去创造的能力。

就拿刚发布的 GPT-5 来说，虽然 OpenAI 用了上面提到的很多办法，让它出现幻觉的概率降低了。

但是同样的，整个模型也变得失去了人味，没有激情，变蠢了。

对面同样的问题，GPT-5 表示的冷静的多




原本不少人一天前，还在和 GPT4o 谈着甜甜的恋爱呢，结果一觉醒来，奥特曼把老模型全给砍了。

幻觉概率变少的 GPT-5 变成了一个冷冰冰的理科生，或许它写代码的能力变强了，但是一到了聊聊天，文艺创作这些领域，就变得好像是一个小脑被阉割的呆子。

这你受得了吗，于是愤怒的网友们发起了“拯救 4o” 的网络运动。




闹到最后，山姆奥特曼也是认了怂，给大家重新开放了老模型的权限。




所以，一味的抑制模型的幻觉，真的是件好事么？

到底是允许模型犯错，还是要让它什么都不做，这或许没有一个标准的答案，每个人的选择，都各有不同。

或许有一天，用户真会嫌弃 AI 太“老实”，没有灵气；

但在另一边，还有人则更想要一个可信赖的伙伴。

撰文：早起

编辑：江江 & 面线

美编：萱萱

图片、资料来源：

Why language models hallucinate —— OpenAI

Large Language Models explained briefly —— 3Blue1Brown

GPT-5 发布后，很多人更喜欢 GPT-4o




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