待验证50% 置信事实精确时间
语言模型基于概率生成文本，容易输出笼统的赞美、泛化的情感表达或看似合理但并未真实发生的细节，即所谓「幻觉记忆」。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/13
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
已验证大语言模型编造参考文献的原因是基于概率的文本生成而非数据库检索，这种现象被称为AI幻觉（Hallucination）78% 相似已验证大语言模型的输出本质上是概率性的文本生成，一次提示词措辞调整可能改变输出的字段名、嵌套层级或枚举值，且不会触发编译期或静态检查警告76% 相似待验证大语言模型生成文本时每个词从概率分布中采样，高概率词与低概率词之间存在大量等效替代，为水印注入提供了空间74% 相似待验证大语言模型在生成查找目标文本时依赖记忆重建而非逐字符复制，在长上下文场景下会出现记忆漂移导致字符串替换静默失败，此现象被称为幻觉性精确74% 相似已验证大语言模型的幻觉问题根源在于Transformer架构以概率最大化为目标生成文本，而非以事实准确性为优先73% 相似
引用此条事实
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