待验证50% 置信事实精确时间
多模态大模型（VLM）不是OCR，它在视觉向量上进行注意力计算并结合语言先验推断内容，对无规律哈希值会产生幻觉而非报识别失败
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/16
首次发现
来源
相关事实
待验证多模态大模型（VLM）通过视觉编码器将patch转为高维向量并结合语言先验补全内容，与传统OCR基于局部决策并在置信度低时报错的行为有本质区别83% 相似待验证大模型幻觉是指LLM在生成内容时以高置信度输出看似合理但不符合用户需求的内容69% 相似已验证LLM产生幻觉的深层机制在于模型被优化为生成'听起来合理'的文本而非'事实准确'的文本，模型没有独立的知识检索模块65% 相似待验证大语言模型采用自回归生成机制，在生成token时使用单向前向注意力，无法进行全局类型校验，易产生API幻觉65% 相似待验证与传统FSM的严格确定性不同，语音AI状态机的状态转移由LLM对用户意图的语义理解来驱动，引入了概率性判断65% 相似
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