待验证50% 置信事实时间未知
曝光偏差（Exposure Bias）是AI幻觉的根因之一：训练时模型看到的是真实文本作为上文（Teacher Forcing），推理时却要基于自己生成的内容继续生成，导致错误累积放大
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/2
首次发现
有效期至：2026/9/30
来源
AI幻觉：大模型为何必然会「胡说八道」及应对策略
bilibili老傅1024
相关事实
已验证AI幻觉的根源在于模型学习的是词与词之间的统计共现关系，在知识稀疏或矛盾区域倾向于生成听起来合理的内容而非承认不确定性78% 相似已验证AI写作产生'AI味'的两大根源是训练数据偏差和AI缺乏真实的创作意图78% 相似待验证同一个 Agent 写完代码再自审存在类似人类确认偏误（Confirmation Bias）的问题，是认知心理学现象在 AI 系统中的映射77% 相似待验证不同AI模型在理解隐含语义和情感表达上的能力差距巨大，这与训练数据构成、对齐策略和解码策略的差异有关75% 相似待验证AI编程带来的效率提升有时是主观感受而非客观事实，涉及流畅性启发式和自动化偏见等认知偏差75% 相似
引用此条事实
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