待验证50% 置信解决方案精确时间
TGA在调用Gemma时将整理好的JSON植物数据集中的相关事实注入提示词，使模型输出建立在已校验的植物信息之上，以减少幻觉
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/12
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证该框架的核心是一套'思考—行动—观察—更新—继续'的循环机制，并采用轻量级JSON编码来组织场景数据64% 相似待验证模型幻觉的本质是模型在训练数据分布之外进行概率补全，减少幻觉的核心手段包括提供上下文锚点、要求模型显式引用来源、结合RAG提供事实依据60% 相似待验证数值统计、时间转换、JSON 组装这类确定性任务应使用脚本处理，交给大模型容易算错数字、输出格式错乱或产生幻觉59% 相似待验证AI驱动根因分析常用技术路线包括随机森林或梯度提升树的特征重要性排序、LSTM网络捕捉时序异常，以及DoWhy等因果推断框架58% 相似待验证GenST 使用一个经过微调的预训练 LLM，从节点描述中提取高维语义特征作为预测依据58% 相似
引用此条事实
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