待验证50% 置信事实精确时间
在脑到文本生成任务中，生成模型（尤其是基于大语言模型的解码器）容易输出与脑信号无关但语言上通顺的内容，即“幻觉”。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/3
首次发现
来源
EEG-to-text新突破：分层对齐实现句子级思维解码
rss2026/11/2
涉及实体
相关事实
待验证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」。77% 相似待验证智能体内部通常包含大语言模型作为大脑、若干可调用的工具作为手脚，以及记忆和工作流编排机制77% 相似待验证大语言模型会以高置信度生成虚构内容（幻觉），包括编造不存在的工具名称、伪造API返回结果75% 相似已验证基于Transformer的大语言模型使用注意力机制将系统提示、用户输入和外部检索内容统一编码为同质化的token序列，模型无法在语义层面区分可信指令与不可信数据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74% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1130314MCP
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